Les plus importants concepts d'exploration de données sont utilisés pour l'analyse des informations recueillies, notamment dans l'effort d'observer un comportement. Les interactions inconnues entre les données sont recherchées dans une variété de façons de relations critiques déterminées entre les sujets et les informations agrégées. Un défi pour l'exploration de données est que les informations réelles recueillies ne peuvent pas être pensé à l'ensemble du domaine. Dans un effort pour remédier à ce fait, les corrélations entre les données peuvent être contrôlées méthodiquement par les différents concepts d'exploration de données.
Les normes pour les concepts d'exploration de données sont appliquées par l'Association pour le groupe d'intérêt spécial Computing Machinery sur Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD). Cette organisation publie le «Journal international des technologies de l'information et de prise de décisions», ainsi que les SIGKDD Explorations journal. Faire respecter l'éthique et les principes de base de l'exploration de données conserve l'industrie travaille efficacement et avec des problèmes juridiques limitées.
Le pré-traitement de l'information est l'un des aspects les plus importants de l'exploration de données. Les données brutes doivent être extraites et interprétées. Pour effectuer cette action, un processus doit être déterminé, les données cibles doivent être assemblées et les modèles sont trouvés. Le processus est connu sous le nom de Connaissances dans les Bases de données et a été développé par Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989.
Quatre classes différentes de concepts d'exploration de données permettent le processus puisse avoir lieu. Clustering utilise l'algorithme créé par le processus de data mining pour assembler des éléments dans des groupes similaires. Contrairement à clustering, classification de l'information, c'est quand les données sont assemblés en groupes prédéfinis et analysé. Association tente de trouver des relations entre les variables, de déterminer quels groupes de données sont couramment associés. Le dernier type d'extraction de données est une régression, basée sur la méthode d'identification d'une fonction au sein de la collecte de données.
La validation de l'information est la dernière étape dans la découverte de ce que l'application de data mining représente. Lorsque tous les algorithmes présentent un ensemble de données valides, les tendances qui se produisent peuvent conduire à une situation appelée surapprentissage. Pour surmonter ce problème, les données sont comparées à un ensemble de test. Il s'agit d'un concept dans lequel les mesures sont alignées avec une série d'algorithmes qui permettraient un ensemble plausible des ensembles de données. Si les informations acquises ne s’alignent pas au jeu de test, puis les motifs présumés dans les données doivent être inexacts.
Certains des plus importants concepts d'exploitation des données se produisent dans une variété d'industries. Gaming, les affaires, le marketing, la science, l'ingénierie et la surveillance utilisent tous des techniques de data mining. En procédant à ces techniques, chaque champ peut déterminer les meilleures pratiques ou de meilleures façons de trouver des résultats.