Postoji niz različitih metoda rudarenja podataka koji se koriste u softverskim opcijama i teorijskim konceptima. Oni omogućuju korisnicima da izvuku informacije iz podataka koje su prikupili pojedinci i tvrtke koristeći razne alate. Velike količine podataka mogu se koristiti za određivanje različitih čimbenika u jednom predmetu ili nizu subjekata. Ove metode rudarenja podataka najčešće se koriste u područjima zaštite od prijevara, marketinga i nadzora.
Stotinama godina, metode rudarenja podataka korištene su za izvlačenje informacija iz ispitanika. Moderne tehnike, međutim, koriste automatizirane koncepte za pružanje značajnih podataka putem računalnih resursa. Kako su se računalne znanosti pojavile tijekom 20. stoljeća, koncept metoda rudarenja podataka razvio se u nastojanju da se prevladaju skriveni obrasci u velikim količinama prikupljenih podataka. Dobar primjer za to je kada tvrtka za oglašavanje analizira obrasce kupovine online kupaca. Ova tvrtka tada može plasirati određene proizvode za koje bi pojedinac mogao biti zainteresiran za kupnju.
Jedna tehnika rudarenja podataka koja se obično koristi u industriji naziva se Otkrivanje znanja u bazama podataka (KDD). KDD, koji je 1989. godine razvio Gregory Piatetsky-Shapiro, omogućuje korisnicima obradu neobrađenih podataka, analizu informacija za traženje potrebnih podataka i tumačenje rezultata. Ova metoda omogućuje korisnicima da pronađu obrasce u algoritmima, međutim, opći podaci nisu uvijek točni i mogu se sastaviti na kompromitirajuće načine. To je poznato kao prekomjerna oprema.
Osnovne metode rudarenja podataka uključuju četiri posebne vrste zadataka: klasifikaciju, grupiranje, regresiju i pridruživanje. Klasifikacija uzima prisutne informacije i spaja ih u definirane grupe. Grupiranjem se uklanjaju definirana grupiranja i omogućuje da se podaci razvrstavaju prema sličnim stavkama. Regresija se usredotočuje na funkciju informacije, modelirajući podatke na koncept. Konačna metoda rudarenja podataka, povezivanje, pokušava pronaći odnose između različitih izvora podataka.
Kada se koriste različite metode rudarenja podataka, koriste se određeni standardi kako bi se odredilo koji se parametri mogu koristiti u procesu. Posebna interesna skupina za otkrivanje znanja i rudarenje podataka (SIGKDD) Udruge za računalne strojeve održava godišnji sastanak na kojem se utvrđuje koji su procesi prikladni. Etički čimbenici vagaju se zajedno s praktičnim primjenama kako bi se pronašle najbolje informacije o pojedincima i tvrtkama. Ova informacija objavljena je u industrijskom časopisu pod nazivom SIGKDD Explorations.