Tietojen louhinta kuvaa prosessia, jolla tiedot poimitaan suurista tietojoukoista ja esitetään ainutlaatuisella tavalla. Tämä prosessi löytyy usein liiketoimintatiedustelututkimuksista, joissa asiantuntijat kaivavat suuria tietoja markkinoista tai yrityksen toiminnasta ja yrittävät löytää aiemmin tunnistamattomia suhteita ja suuntauksia. Tietojen louhintamalli viittaa tekniikoihin, joita asiantuntijat käyttävät tietojen ryhmittelyyn ja esittämiseen, sekä tapoja, joilla he voivat soveltaa tietoja tiettyihin kysymyksiin ja ongelmiin.
Monet asiantuntijat pitävät tiedonlouhinnan regressiota perustavanlaatuisimpana ja yleisimmin käytettynä tiedonlouhintamallina. Tässä prosessissa asiantuntija analysoi tietosarjan ja luo sen kuvaavan kaavan. Monet rahoitusanalyytikot käyttävät tätä tekniikkaa ennustaakseen hintoja ja markkinoiden kehitystä. Tämä malli toimii parhaiten tilanteissa, joissa tietojen odotetaan pysyvän yhtenäisinä.
Toinen suosittu tiedonlouhintamalli perustuu assosiaatioon. Asiantuntija voi analysoida tietojoukkoja määrittääkseen, mitkä komponentit esiintyvät usein yhdessä. Kun kaksi komponenttia yhdistetään uudelleen ja uudelleen, tutkija voi olettaa, että niiden välillä on jonkinlainen yhteys. Esimerkiksi tutkija, joka käyttää tietokaivostoimintaa oppiakseen vähittäiskaupan suorituskyvystä, saattaa huomata, että kuluttajat ostavat usein kynät ja lyijykynät samaan aikaan kuin he ostavat paperia. Johtaja voi käyttää tiedonlouhintamallista saatuja tietoja myynnin kasvattamiseen näyttämällä kaikki liittyvät kohteet kerran välilyönnissä.
Factor -analyysi on toinen yleinen tiedonlouhintamalli. Tässä prosessissa tutkija kokoaa joukon erilaisia muuttujia ja yrittää etsiä tekijöitä, jotka määrittävät arvon vaihtelut. Esimerkiksi markkinatutkija voi oppia asiakaskunnalta, miten se arvioi samankaltaisten tuotteiden ominaisuuksia. Tutkija voi sitten järjestää nämä tiedot havainnollistamaan tekijöitä, jotka määrittävät kuluttajien arvion ominaisuuksista. Vaikka tämän mallin kannattajat uskovat, että se voi korostaa yhteistä näennäisesti erilaisten muuttujien välillä, jotkut kriitikot uskovat, että tämä malli voi saada jotkut tulkit olettamaan joidenkin ilmiöiden syy -yhteyden, vaikka kaikki syy -yhteyden määrittämiseen tarvittavat tiedot eivät ehkä ole saatavilla.
Tutkijat voivat käyttää tiedon louhintamallia, joka perustuu luokitteluun yksinkertaisempien ongelmien vuoksi. Tätä tekniikkaa käyttäen asiantuntijat järjestävät tiedot luokitustensa mukaan ja pyrkivät järjestämään ne visuaalisessa muodossa, kuten puussa tai kaaviossa. Tällainen malli on erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa yksilön on valittava useista vaihtoehdoista kussakin luokassa. Suunnittelija saattaa pitää tätä mallia hyödyllisenä, jos hän voi valita prosessin jokaisessa vaiheessa useista materiaaleista.