Teadlased kasutavad andmebaaside kaevandamist, et koguda, koguda ja analüüsida erineva teabe mustreid. Paljud ettevõtted, nagu turundus ja meditsiiniuuringud, eristavad konkreetseid mustreid, et oma tavasid paremini mõista ja proovida neid täiustada. Selleks, et mustrid oleksid tõesed ja võtaksid arvesse kõiki muutujaid, on vaja õigeid analüüsitehnikaid.
Tuleb koguda õiget tüüpi andmeid, et andmebaasi kaevandamise protsess näitaks täpseid tulemusi. See tähendab, et kõik ebavajalikud või mittetäielikud andmed, mis võivad tulemusi moonutada, tuleb eemaldada. Suurem andmebaas võib anda avastatud mustritele rohkem usaldusväärsust, kuid sellega kaasneb ka suurem oht sisaldada ebatäpseid andmeid. Oluline on täpselt kindlaks määrata, millistele küsimustele tuleb vastata, et andmekaevandamine annaks kasulikke tulemusi.
Klassifikatsioon ja rühmitamine on andmebaaside kaevandamisel olulised tehnikad. Neid meetodeid kasutatakse sageli suure andmebaasi puhul, mis sisaldab palju teavet, mida tuleb kategoriseerida. See võib hõlmata arvulisi võrrandeid ja statistikat. Andmed saab liigitada erinevat tüüpi rühmadesse, mille teadlased on eelnevalt määratlenud, või need saab automaatselt rühmitada sarnaste üksuste rühmadesse.
Regressioon on teine populaarne andmebaasi kaevandamise tööriist. See protsess modelleerib ja analüüsib erinevaid muutujaid, et luua valem, mis on tõene klassifitseeritud andmekogumi jaoks. Selle ülesanne on luua veavaba võrrand, et uusi andmeid saaks kiiresti töödelda ja sorteerida. Sageli analüüsitakse sel viisil kvantitatiivseid andmeid, näiteks mõõtmisi või kiirusi.
Üks tööstusharudest, mis tugineb suuresti andmebaaside kaevandamisele, on turundus. Turundajatele, kes soovivad ennustada võimalikku kasumit ja koostada tegevuskava, on väga oluline välja selgitada, millised tooted on milliste inimestega kõige tulusamad. Näiteks kui tehakse kindlaks, et teismelised eelistavad üht tüüpi soodat suurel määral teisele, võtavad turundusametnikud seda arvesse ja reklaamivad toodet teismeliste demograafilistele inimestele. See suurendab kasumit ja säästab ressursse, kuna ei raisata raha reklaamile, mis on suunatud vanuserühmadele, kes on tootest vähem huvitatud.
Meditsiini ja teaduse valdkonna teadlased eristavad sageli mustreid ka suurest teabehulgast. Paljud haigused on välja ravitud ja ravi on välja töötatud katseandmete analüüsimise ja mustrite leidmise teel. Samamoodi kasutatakse andmebaasi kaevandamist sageli selleks, et teha kindlaks, millised ravimid toimivad kõige paremini erinevat tüüpi haigusseisundite korral, ja et teada saada, millised inimesed on võimalike kõrvaltoimete suhtes kõige vastuvõtlikumad.