Najważniejsze koncepcje eksploracji danych są wykorzystywane do analizy zebranych informacji, w szczególności w celu zaobserwowania zachowania. Nieznane interakcje między danymi są badane na różne sposoby, aby ustalić krytyczne relacje między podmiotami i zagregowanymi informacjami. Jednym z wyzwań w eksploracji danych jest to, że faktycznie zebrane informacje mogą nie przypominać całej domeny. Aby rozwiązać ten fakt, korelacje między danymi można metodycznie kontrolować za pomocą różnych koncepcji eksploracji danych.
Standardy dotyczące koncepcji eksploracji danych są egzekwowane przez specjalną grupę zainteresowań stowarzyszenia Association for Computing Machinery ds. Odkrywania wiedzy i eksploracji danych (SIGKDD). Organizacja ta wydaje „International Journal of Information Technology and Decision Making” oraz czasopismo SIGKDD Explorations. Egzekwowanie zasad etyki i podstawowych zasad eksploracji danych sprawia, że branża działa wydajnie i ma ograniczone problemy prawne.
Wstępne przetwarzanie informacji jest jednym z najważniejszych aspektów eksploracji danych. Surowe dane muszą być wydobywane i interpretowane. Aby wykonać tę akcję, należy określić proces, zebrać dane docelowe i znaleźć wzorce. Proces ten znany jest jako Odkrywanie Wiedzy w Bazach Danych i został opracowany przez Gregory’ego Piatetsky-Shapiro w 1989 roku.
Cztery różne klasy koncepcji eksploracji danych umożliwiają przeprowadzenie tego procesu. Klastrowanie wykorzystuje algorytm utworzony w procesie eksploracji danych do łączenia elementów w podobne grupy. W przeciwieństwie do grupowania, klasyfikacja informacji ma miejsce, gdy dane są łączone w predefiniowane grupy i analizowane. Asocjacja próbuje znaleźć relacje między zmiennymi, określając, które grupy danych są powszechnie kojarzone. Ostatnim typem eksploracji danych jest regresja, oparta na metodzie identyfikacji funkcji w ramach zbierania danych.
Weryfikacja informacji jest ostatnim krokiem w odkrywaniu, co reprezentuje aplikacja do eksploracji danych. Gdy nie wszystkie algorytmy przedstawiają prawidłowy zestaw danych, występujące wzorce mogą spowodować sytuację zwaną przepełnieniem. Aby rozwiązać ten problem, dane są porównywane ze zbiorem testowym. Jest to koncepcja, w której pomiary są zestrojone z serią algorytmów, które zapewnią wiarygodny zestaw zbiorów danych. Jeśli uzyskane informacje nie zgadzają się ze zbiorem testowym, to przyjęte wzorce w danych muszą być niedokładne.
Niektóre z najważniejszych koncepcji eksploracji danych występują w różnych branżach. Gry, biznes, marketing, nauka, inżynieria i nadzór wykorzystują techniki eksploracji danych. Wykonując te techniki, każde pole może określić najlepsze praktyki lub lepsze sposoby znajdowania wyników.