Raziskovalci uporabljajo rudarjenje v bazi podatkov za zbiranje, zbiranje in analizo vzorcev iz vrste informacij. Številna podjetja, kot so trženje in medicinske raziskave, razlikujejo posebne vzorce, da bi bolje razumeli svoje prakse in jih poskušali izboljšati. Potrebne so ustrezne tehnike analize, da se zagotovi, da so vzorci resnični in upoštevajo vse spremenljivke.
Zbrati je treba pravo vrsto podatkov, da bo postopek rudarjenja baze podatkov prikazal natančne rezultate. To pomeni, da je treba odstraniti vse nepotrebne ali nepopolne informacije, ki lahko izkrivljajo rezultate. Večja baza podatkov lahko da več verodostojnosti odkritim vzorcem, vendar prinaša tudi večje tveganje, da vsebuje netočne podatke. Pomembno je natančno določiti, na katera vprašanja je treba odgovoriti, da zagotovimo, da rudarjenje podatkov daje koristne rezultate.
Klasifikacija in združevanje v skupine sta pomembni tehniki pri rudarjenju baz podatkov. Te metode se pogosto uporabljajo pri delu z veliko bazo podatkov, ki vključuje veliko informacij, ki jih je treba kategorizirati. To lahko vključuje numerične enačbe in statistiko. Podatke je mogoče razvrstiti v različne vrste skupin, ki jih vnaprej določijo raziskovalci, ali pa jih je mogoče samodejno združiti v skupine podobnih postavk.
Regresija je še eno priljubljeno orodje pri rudarjenju baz podatkov. Ta proces modelira in analizira različne spremenljivke, da bi ustvaril formulo, ki velja za tajni niz podatkov. Njegova funkcija je ustvariti enačbo brez napak, tako da je mogoče nove podatke hitro obdelati in razvrstiti. Kvantitativni podatki, kot so meritve ali hitrosti, se pogosto analizirajo na ta način.
Ena od panog, ki se močno zanaša na rudarjenje baz podatkov, je trženje. Ugotovitev, kateri izdelki so pri kakšnih ljudeh najbolj donosni, je zelo pomembno za tržnike, ki želijo napovedati možne dobičke in narediti akcijski načrt. Če se na primer ugotovi, da imajo najstniki eno vrsto gaziranih pijač z veliko prednostjo kot drugo, bodo uradniki za trženje to upoštevali in izdelek oglaševali najstniški demografski skupini. To hkrati poveča dobiček in prihrani sredstva, saj ne zapravlja denarja za oglaševanje, namenjeno starostnim skupinam, za katere je manj verjetno, da jih izdelek zanima.
Raziskovalci s področja medicine in znanosti pogosto razberejo vzorce iz velikih količin informacij. Številne bolezni so bile ozdravljene in zdravljenje je bilo razvito z analizo in iskanjem vzorcev v eksperimentalnih podatkih. Podobno se rudarjenje baze podatkov pogosto uporablja za ugotavljanje, katera zdravila najbolje delujejo za različne vrste zdravstvenih stanj, in za učenje, katere vrste ljudi so najbolj dovzetne za možne stranske učinke.