आँकड़ा खनन
डाटा माइनिंग डाटा से पैटर्न निकालने की प्रक्रिया है। चूंकि अधिक डाटा एकत्र हो रहे हैं, जिसमें हर तीन वर्ष में डाटा की राशि दोगुना हो रही है, डाटा माइनिंग इन डाटा को जानकारी में बदलने के लिए तेजी से महत्वपूर्ण उपकरण बनता जा रहा है। सामान्य रूप से इसे विस्तृत व्यवहारों की रूपरेखा बनाने में प्रयोग किया जाता है, जैसे विपणन, निगरानी, धोखाधड़ी पहचान और वैज्ञानिक खोज. एक ओर जहां डाटा माइनिंग का प्रयोग डाटा नमूनों में पैटर्न को उजागर करने के लिए किया जा सकता है, यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि डाटा के गैर-प्रतिनिधि नमूने का प्रयोग ऐसे परिणाम उत्पन्न कर सकता जो डोमेन के सूचक नहीं हैं। इसी तरह, डाटा माइनिंग उन पैटर्न का पता नहीं लगाएगा जो डोमेन में मौजूद हो सकते हैं, अगर वे पैटर्न उस नमूने में मौजूद नहीं हैं जिसकी "माइनिंग" हो रही है। परिणामों को लेकर अपर्याप्त जानकार "उपभोक्ताओं" में एक प्रवृत्ति है जो "डाटा माइनिंग" के लिए "जादुई क्षमता" देखते हैं और इस तकनीक को क्रिस्टल बॉल के समान बिलकुल साफ़ देखने के माध्यम के रूप में लेते हैं। किसी भी अन्य उपकरण की तरह, यह उचित कच्ची सामग्री के सहयोजन में ही कार्य करता है: इस मामले में सूचक और प्रतिनिधि डाटा जिसे उपयोगकर्ता द्वारा पहले जमा करना होगा. इसके अलावा, डाटा के एक विशेष सेट में एक खास पैटर्न की खोज जरूरी नहीं कि पैटर्न की उस पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करे जिससे डाटा लिया गया है। इसलिए, इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है डाटा के अन्य नमूनों पर पैटर्न का सत्यापन और प्रमाणीकरणहै। डाटा माइनिंग शब्द का एक संबंधित लेकिन नकारात्मक अर्थ में भी प्रयोग किया गया है, जहां यह बड़ी संख्या के डाटा में स्पष्ट लेकिन जरूरी नहीं प्रतिनिधि पैटर्न की सुविचारित खोज, को इंगित करता है। दूसरे भाव से भ्रम की स्थिति से बचने के लिए, डाटा ड्रेजिंग और डाटा स्नूपिंग पद का अक्सर इस्तेमाल किया जाता है। ध्यान दें, कि ड्रेजिंग (निकर्षण) और स्नूपिंग को (और कभी-कभी) जब परिकल्पना को विकसित और स्पष्ट किया जा रहा हो तो एक अन्वेषण के उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।