Ada berbagai metode penambangan data yang berbeda yang digunakan dalam opsi perangkat lunak dan konsep teoretis. Ini memungkinkan pengguna untuk mengekstrak informasi dari data yang dikumpulkan oleh individu dan perusahaan menggunakan berbagai alat. Sejumlah besar data dapat digunakan untuk menentukan berbagai faktor dalam satu mata pelajaran atau berbagai mata pelajaran. Metode penambangan data ini paling sering digunakan di bidang perlindungan penipuan, pemasaran, dan pengawasan.
Selama ratusan tahun, metode data mining telah digunakan untuk mengekstrak informasi dari subjek. Namun, teknik modern menggunakan konsep otomatis untuk menyediakan data substansial melalui sumber daya yang terkomputerisasi. Ketika ilmu komputer muncul selama abad ke-20, konsep metode penambangan data berkembang dalam upaya untuk mengatasi pola tersembunyi di petak besar data yang dikumpulkan. Contoh yang baik dari hal ini adalah ketika sebuah perusahaan periklanan menganalisis pola belanja pelanggan online. Perusahaan ini kemudian dapat memasarkan produk tertentu yang mungkin menarik untuk dibeli oleh individu tersebut.
Salah satu teknik data mining yang umum digunakan di industri disebut Knowledge Discovery in Databases (KDD). Dikembangkan pada tahun 1989 oleh Gregory Piatetsky-Shapiro, KDD memungkinkan pengguna untuk memproses data mentah, menganalisis informasi untuk data yang diperlukan dan menginterpretasikan hasilnya. Metode ini memungkinkan pengguna untuk menemukan pola dalam algoritme, namun data umum tidak selalu akurat dan dapat disatukan dengan cara yang berkompromi. Ini dikenal sebagai overfitting.
Metode data mining dasar melibatkan empat jenis tugas tertentu: klasifikasi, pengelompokan, regresi, dan asosiasi. Klasifikasi mengambil informasi yang ada dan menggabungkannya ke dalam pengelompokan yang ditentukan. Clustering menghapus pengelompokan yang ditentukan dan memungkinkan data untuk mengklasifikasikan dirinya sendiri berdasarkan item yang serupa. Regresi berfokus pada fungsi informasi, pemodelan data pada konsep. Metode data mining akhir, asosiasi, mencoba untuk menemukan hubungan antara berbagai data feed.
Saat menggunakan berbagai metode penambangan data, standar tertentu digunakan untuk menentukan parameter mana yang dapat digunakan dalam proses. Association for Computing Machinery’s Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) mengadakan pertemuan tahunan untuk menentukan proses mana yang sesuai. Faktor etika ditimbang bersama dengan aplikasi praktis untuk menemukan informasi terbaik tentang individu dan perusahaan. Informasi ini dipublikasikan dalam jurnal industri bernama SIGKDD Explorations.