Cele mai importante concepte de data mining sunt folosite pentru analiza informațiilor colectate, mai ales în efortul de a observa un comportament. Interacțiunile necunoscute dintre date sunt cercetate într-o varietate de moduri pentru a stabili relațiile critice dintre subiecți și informațiile agregate. O provocare în data mining este că informațiile reale colectate ar putea să nu amintească de întregul domeniu. Într-un efort de a aborda acest fapt, corelațiile dintre date pot fi controlate metodic prin diferitele concepte de data mining.
Standardele pentru conceptele de extragere a datelor sunt aplicate de Grupul de interes special al Asociației pentru Mașini de calcul pentru descoperirea cunoștințelor și extragerea datelor (SIGKDD). Această organizație publică „Jurnalul Internațional de Tehnologia Informației și Luarea deciziilor”, precum și revista SIGKDD Explorations. Aplicarea eticii și a principiilor de bază ale extragerii datelor menține industria să funcționeze eficient și cu probleme legale limitate.
Preprocesarea informațiilor este unul dintre cele mai importante aspecte ale exploatării datelor. Datele brute trebuie extrase și interpretate. Pentru a efectua această acțiune, trebuie determinat un proces, datele țintă trebuie asamblate și se găsesc modele. Procesul este cunoscut sub numele de Knowledge Discovery in baze de date și a fost dezvoltat de Gregory Piatetsky-Shapiro în 1989.
Patru clase diferite de concepte de data mining permit procesului să aibă loc. Clustering folosește algoritmul creat din procesul de extragere a datelor pentru a asambla articole în grupuri similare. Spre deosebire de grupare, clasificarea informațiilor este atunci când datele sunt asamblate în grupuri predefinite și analizate. Asocierea încearcă să găsească relații între variabile, determinând ce grupuri de date sunt asociate în mod obișnuit. Tipul final de data mining este regresia, bazată pe metoda de identificare a unei funcții în cadrul colectării de date.
Validarea informațiilor este pasul final în descoperirea a ceea ce reprezintă aplicația de data mining. Când nu toți algoritmii prezintă un set de date valid, tiparele care apar pot duce la o situație numită supraadaptare. Pentru a depăși această problemă, datele sunt comparate cu un set de testare. Acesta este un concept în care măsurătorile sunt aliniate cu o serie de algoritmi care ar oferi un set plauzibil de seturi de date. Dacă informațiile obținute nu se aliniază cu setul de testare, atunci modelele presupuse în date trebuie să fie inexacte.
Unele dintre cele mai importante concepte de data mining apar într-o varietate de industrii. Jocurile, afacerile, marketingul, știința, inginerie și supraveghere folosesc toate tehnicile de extragere a datelor. Prin realizarea acestor tehnici, fiecare domeniu poate determina cele mai bune practici sau modalități mai bune de a găsi rezultate.