Istnieje wiele różnych metod eksploracji danych stosowanych zarówno w opcjach oprogramowania, jak i koncepcjach teoretycznych. Umożliwiają one użytkownikom wydobywanie informacji z danych gromadzonych przez osoby fizyczne i firmy przy użyciu różnych narzędzi. Duże ilości danych można wykorzystać do określenia różnych czynników u jednego podmiotu lub różnych podmiotów. Te metody eksploracji danych są najczęściej wykorzystywane w dziedzinie ochrony przed oszustwami, marketingu i nadzoru.
Od setek lat metody eksploracji danych były wykorzystywane do wydobywania informacji od badanych. Jednak współczesne techniki wykorzystują zautomatyzowane koncepcje do dostarczania istotnych danych za pośrednictwem skomputeryzowanych zasobów. Wraz z pojawieniem się informatyki w XX wieku, koncepcja metod eksploracji danych rozwinęła się w celu przezwyciężenia ukrytych wzorców w dużych ilościach gromadzonych danych. Dobrym przykładem jest sytuacja, w której firma reklamowa analizuje wzorce zakupowe klienta internetowego. Ta firma może następnie sprzedawać określone produkty, których zakupem może być zainteresowana dana osoba.
Jedną z powszechnie stosowanych w branży technik eksploracji danych jest Knowledge Discovery in Databases (KDD). Opracowany w 1989 roku przez Gregory’ego Piatetsky-Shapiro, KDD pozwala użytkownikom przetwarzać surowe dane, analizować informacje w celu uzyskania niezbędnych danych i interpretować wyniki. Ta metoda umożliwia użytkownikom znajdowanie wzorców w algorytmach, jednak ogólne dane nie zawsze są dokładne i można je zestawiać w kompromitujący sposób. Nazywa się to nadmiernym dopasowaniem.
Podstawowe metody eksploracji danych obejmują cztery typy zadań: klasyfikację, grupowanie, regresję i asocjację. Klasyfikacja bierze obecne informacje i łączy je w określone grupy. Grupowanie usuwa zdefiniowane grupowania i umożliwia klasyfikację danych według podobnych elementów. Regresja skupia się na funkcji informacji, modelowaniu danych o pojęciu. Ostateczna metoda eksploracji danych, asocjacja, próbuje znaleźć relacje między różnymi źródłami danych.
Podczas korzystania z różnych metod eksploracji danych stosuje się określone standardy w celu określenia parametrów, które można wykorzystać w procesie. Specjalna grupa zainteresowań stowarzyszenia Association for Computing Machinery ds. odkrywania wiedzy i eksploracji danych (SIGKDD) organizuje coroczne spotkanie, aby ustalić, które procesy są odpowiednie. Czynniki etyczne są brane pod uwagę wraz z praktycznymi zastosowaniami, aby znaleźć najlepsze informacje o osobach i firmach. Informacje te są publikowane w czasopiśmie branżowym SIGKDD Explorations.