Algorytmy eksploracji danych to zaprogramowane zapytania i programy używane do identyfikowania wzorców i trendów w zestawach danych. Podstawowym zastosowaniem eksploracji danych jest określenie potrzeb i preferencji klientów na podstawie ich rzeczywistej działalności. Chociaż informacje opierają się na wcześniejszych wynikach, mogą być doskonałym wskaźnikiem zachowań i trendów klientów.
Dwa doskonałe przykłady algorytmów eksploracji danych to predyktory grupowania i najbliższych sąsiadów. Grupowanie to termin używany do opisania działalności, w której poszczególne jednostki lub dane mają wspólne ważne atrybuty. Oddzielenie prania jest logicznym przykładem tego zachowania. Osoba sortująca pranie działa jako algorytm. Separuje pranie na stosy według atrybutów: kolory, pranie chemiczne i biel są rozdzielone.
Faktyczny proces decyzyjny związany z tą czynnością to szczegóły algorytmu. Po pierwsze, zbiór danych musi być ograniczony do pozycji istotnych dla ćwiczenia. Buty nie są uwzględniane w sortowaniu prania, chociaż mogą znajdować się w tej samej przestrzeni fizycznej. Należy wcześniej podjąć decyzję o tym, jakie cechy zostaną użyte do oddzielenia prania i wielkości każdego stosu.
Predyktor najbliższego sąsiada opiera się na identyfikacji blisko pasujących przykładów. Kryteria należy podać na początkowych etapach, określając, czym jest pozycja lub dane i co będzie zawierać definicja najbliższego. Ten rodzaj algorytmu przebiega według podobnego wzorca, co proces logicznego myślenia.
Główną zaletą algorytmów eksploracji danych jest zdolność programu do tworzenia i identyfikowania wzorców w ogromnej ilości danych. Możliwość identyfikacji sąsiadów w określonym otoczeniu jest łatwa do wykonania w małej grupie. Jednak dane zebrane ze wszystkich transakcji sprzedaży zrealizowanych w ciągu roku lub w danej dzielnicy wymagają specjalnych programów i logiki, które będą działać z dowolną dokładnością.
Osoby, które potrafią tworzyć algorytmy eksploracji danych w celu zaspokojenia potrzeb użytkowników, pracują w Business Intelligence lub Data Mining. Jest to bardzo złożone rozszerzenie statystyk, które zyskują na popularności, ponieważ organizacje dążą do uzyskania bardziej namacalnego zwrotu z zebranych danych. Wydajny programista może stworzyć zestaw algorytmów eksploracji danych, które dokładnie identyfikują wzorce zachowań i wykorzystują te informacje do przewidywania przyszłych działań. Informacje te są bardzo cenne dla biznesu, organizacji i rządów.