داده کاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل دادهها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بودهاند اطلاق میشود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتمهای ریاضی و روشهای یاد گیرنده (Machine Laming Method) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربهای که از طریق شبکههای عصبی (Neural Networks) یا درختهای تصمیم گیری (Decision Trees)به دست میآورند بهبود میبخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت دادهها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل میشود برنامه های کاربردی که با بررسی فایل های متن یا چند رسانه ای به کاوش داده ها می پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر میگیرد که عبارت اند از:

* قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط میشودمثلاً خرید قلم به خرید کاغذ .

* ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص میکند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولدیک نوزاد و خرید پوشک .*پیش بینی (Prediction):در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه های درمانی.

*رده بندی یا طبقه بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده های موجود در دادهها را تعریف می نماید و متمایز می کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بیـــــنی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها(متغیر هدف) ناشناخته می باشد، استفاده نمود. در حقــیقت در رده بندی بر خلاف پیش بینی، هدف پیش بینی مقدار یک متغیر گسسته است. روش های مورد استفاده در پیش بینی و رده بندی عموما یکسان هستند.[۱]

*خوشه بندی (Clustering):گروه بندی مجموعه ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه های دیگر داشته باشند.[۱]

*مصورسازی (visualization): مصورسازی داده ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش های اکتشاف در داده ها می باشد.