Konsep data mining yang paling penting digunakan untuk analisis informasi yang dikumpulkan, terutama dalam upaya mengamati suatu perilaku. Interaksi yang tidak diketahui antara data diteliti dalam berbagai cara untuk memastikan hubungan kritis antara subjek dan informasi yang dikumpulkan. Salah satu tantangan dalam penambangan data adalah bahwa informasi aktual yang dikumpulkan mungkin tidak mengingatkan pada seluruh domain. Dalam upaya untuk mengatasi fakta ini, korelasi antara data dapat dikontrol secara metodis oleh berbagai konsep data mining.
Standar untuk konsep data mining diberlakukan oleh Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD). Organisasi ini menerbitkan “Jurnal Internasional Teknologi Informasi dan Pengambilan Keputusan” serta jurnal Eksplorasi SIGKDD. Menegakkan etika dan prinsip-prinsip dasar penambangan data membuat industri bekerja secara efisien dan dengan masalah hukum yang terbatas.
Pra-pemrosesan informasi adalah salah satu aspek terpenting dari data mining. Data mentah harus ditambang dan ditafsirkan. Untuk melakukan tindakan ini, suatu proses harus ditentukan, data target harus dikumpulkan dan pola ditemukan. Proses ini dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases dan dikembangkan oleh Gregory Piatetsky-Shapiro pada tahun 1989.
Empat kelas yang berbeda dari konsep data mining memungkinkan proses berlangsung. Clustering menggunakan algoritma yang dibuat dari proses data mining untuk merakit item ke dalam kelompok yang serupa. Tidak seperti pengelompokan, klasifikasi informasi adalah ketika data dikumpulkan ke dalam kelompok yang telah ditentukan dan dianalisis. Asosiasi mencoba untuk menemukan hubungan antar variabel, menentukan kelompok data mana yang biasanya diasosiasikan. Jenis terakhir dari data mining adalah regresi, berdasarkan metode mengidentifikasi fungsi dalam pengumpulan data.
Memvalidasi informasi adalah langkah terakhir dalam menemukan apa yang diwakili oleh aplikasi data mining. Ketika tidak semua algoritma menyajikan kumpulan data yang valid, pola yang terjadi dapat mengakibatkan situasi yang disebut overfitting. Untuk mengatasi masalah ini, data dibandingkan dengan satu set tes. Ini adalah konsep di mana pengukuran diselaraskan dengan serangkaian algoritme yang akan memberikan kumpulan kumpulan data yang masuk akal. Jika informasi yang diperoleh tidak sesuai dengan set pengujian, maka pola yang diasumsikan dalam data pasti tidak akurat.
Beberapa konsep data mining yang paling penting terjadi di berbagai industri. Permainan, bisnis, pemasaran, sains, teknik, dan pengawasan semuanya menggunakan teknik penambangan data. Dengan melakukan teknik ini, setiap bidang dapat menentukan praktik terbaik atau cara yang lebih baik untuk menemukan hasil.