Tutkijat käyttävät tietokannan louhintaa keräämään, keräämään ja analysoimaan malleja erilaisista tiedoista. Monet yritykset, kuten markkinointi ja lääketieteellinen tutkimus, erottavat tietyt mallit ymmärtääkseen paremmin käytäntöjään ja yrittävät parantaa niitä. Asianmukaisia analyysitekniikoita tarvitaan sen varmistamiseksi, että mallit ovat totuudenmukaisia ja että kaikki muuttujat otetaan huomioon.
Oikean tyyppiset tiedot on kerättävä, jotta tietokannan louhintaprosessi näyttää tarkat tulokset. Tämä tarkoittaa, että kaikki tarpeettomat tai epätäydelliset tiedot, jotka voivat vääristää tuloksia, on poistettava. Suurempi tietokanta voi antaa uskottavuutta löydetyille kuvioille, mutta siihen liittyy myös suurempi riski sisältää epätarkkoja tietoja. On tärkeää määrittää tarkasti, mihin kysymyksiin on vastattava, jotta tiedon louhinta tuottaa hyödyllisiä tuloksia.
Luokittelu ja ryhmittely ovat tärkeitä tekniikoita tietokannan louhinnassa. Näitä menetelmiä käytetään usein käsiteltäessä suurta tietokantaa, joka sisältää paljon luokiteltavaa tietoa. Tämä voi sisältää numeerisia yhtälöitä ja tilastoja. Tiedot voidaan joko luokitella erityyppisiin ryhmiin, jotka tutkijat ovat ennalta määrittäneet, tai ne voidaan ryhmitellä automaattisesti samankaltaisten kohteiden ryhmiin.
Regressio on toinen suosittu työkalu tietokantojen louhinnassa. Tämä prosessi mallintaa ja analysoi erilaisia muuttujia, jotta saadaan kaava, joka pitää paikkansa luokiteltujen tietojoukkojen osalta. Sen tehtävänä on luoda virheetön yhtälö, jotta uudet tiedot voidaan käsitellä ja lajitella nopeasti. Kvantitatiivisia tietoja, kuten mittauksia tai nopeuksia, analysoidaan usein tällä tavalla.
Yksi toimialoista, joka luottaa vahvasti tietokantojen louhintaan, on markkinointi. Sen selvittäminen, mitkä tuotteet ovat kannattavimpia minkä tyyppisten ihmisten kanssa, on erittäin tärkeää markkinoijille, jotka haluavat ennustaa mahdollisia voittoja ja tehdä toimintasuunnitelman. Jos esimerkiksi todetaan, että teini -ikäiset suosivat tiettyä soodatyyppiä suurella marginaalilla, markkinointivirkailijat ottavat tämän huomioon ja mainostavat tuotetta teini -ikäisille. Tämä lisää sekä voittoja että säästää resursseja, kun ei tuhlata rahaa mainostuotteisiin, jotka on suunnattu ikäryhmille, jotka eivät todennäköisesti ole kiinnostuneita tuotteesta.
Myös lääketieteen ja tieteen tutkijat havaitsevat usein malleja suurista tietomääristä. Monet sairaudet on parannettu ja hoitoja on kehitetty analysoimalla ja löytämällä kokeellisten tietojen malleja. Samoin tietokannan louhintaa käytetään usein määrittämään, mitkä lääkkeet toimivat parhaiten erityyppisiin sairauksiin, ja oppia, millaiset ihmiset ovat alttiimpia mahdollisille sivuvaikutuksille.