Existe una variedad de diferentes métodos de minería de datos que se utilizan tanto en opciones de software como en conceptos teóricos. Estos permiten a los usuarios extraer información de los datos recopilados por personas y empresas utilizando una variedad de herramientas. Se pueden usar grandes cantidades de datos para determinar varios factores en un solo tema o en una variedad de temas. Estos métodos de extracción de datos se utilizan con mayor frecuencia en los campos de la protección, el marketing y la vigilancia contra el fraude.
Durante cientos de años, se han utilizado métodos de minería de datos para extraer información de los sujetos. Sin embargo, las técnicas modernas utilizan conceptos automatizados para proporcionar datos sustanciales a través de recursos informáticos. A medida que surgieron las ciencias de la computación durante el siglo XX, el concepto de métodos de minería de datos se desarrolló en un esfuerzo por superar patrones ocultos en grandes franjas de datos recopilados. Un buen ejemplo de esto es cuando una empresa de publicidad analiza los patrones de compra de un cliente en línea. Luego, esta empresa puede comercializar ciertos productos que el individuo puede estar interesado en comprar.
Una técnica de minería de datos que se usa comúnmente en la industria se llama Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Desarrollado en 1989 por Gregory Piatetsky-Shapiro, KDD permite a los usuarios procesar datos sin procesar, analizar la información en busca de datos necesarios e interpretar los resultados. Este método permite a los usuarios encontrar patrones en los algoritmos, sin embargo, los datos generales no siempre son precisos y se pueden juntar de maneras comprometedoras. Esto se conoce como sobreajuste.
Los métodos básicos de minería de datos involucran cuatro tipos particulares de tareas: clasificación, agrupamiento, regresión y asociación. La clasificación toma la información presente y la fusiona en agrupaciones definidas. La agrupación elimina las agrupaciones definidas y permite que los datos se clasifiquen por elementos similares. La regresión se centra en la función de la información, modelando los datos en concepto. El método final de minería de datos, la asociación, intenta encontrar relaciones entre las diversas fuentes de datos.
Cuando se utilizan los diversos métodos de minería de datos, se utilizan ciertos estándares para determinar qué parámetros se pueden utilizar en el proceso. El Grupo de Interés Especial sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos de la Asociación de Maquinaria de Computación (SIGKDD) celebra una reunión anual para determinar qué procesos son apropiados. Los factores éticos se sopesan junto con las aplicaciones prácticas para encontrar la mejor información sobre personas y empresas. Esta información se publica en una revista de la industria llamada SIGKDD Explorations.