ग्राहक संबंध प्रबंधन अनुप्रयोगों में, डाटा माइनिंग निचली पंक्ति में काफी योगदान कर सकता है। एक संभावना या ग्राहक से बेतरतीब ढंग से एक कॉल सेंटर या मेल भेज कर संपर्क करने के बजाए, एक कंपनी अपने प्रयासों को संभावनाओं पर केंद्रित कर सकती है जिनके किसी प्रस्ताव के जवाब देने की एक उच्च संभावना है। अभियान में संसाधनों को अधिकतम इस्तेमाल करने के लिए अधिक परिष्कृत तरीके का प्रयोग किया जा सकता है ताकि यह भविष्यवाणी की जा सके कि एक व्यक्ति द्वारा कौन से चैनल और कौन सी पेशकश के प्रति उत्तर देने की अधिक संभावना है - सारे क्षमतावान उत्पादों में. इसके अतिरिक्त, मेलिंग को स्वचालित करने के लिए परिष्कृत अनुप्रयोगों का प्रयोग किया जा सकता है। डाटा माइनिंग (संभावित संभावना/ग्राहक और चैनल/पेशकश) से एक बार परिणाम निर्धारित हो जाने पर, यह "परिष्कृत अनुप्रयोग" स्वतः ही एक ई-मेल या नियमित मेल, दोनों भेज सकता है। अंत में, ऐसे मामलों में जहां बिना किसी प्रस्ताव के कई लोग एक प्रतिक्रिया करेंगे, अपलिफ्ट मॉडलिंग का प्रयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि एक प्रस्ताव देने पर किन लोगों की प्रतिक्रिया में सबसे ज्यादा वृद्धि होगी. डाटा क्लस्टरिंग का प्रयोग स्वचालित रूप से एक ग्राहक डाटा सेट के भीतर वर्ग या समूह की खोज के लिए किया जा सकता है।

डाटा माइनिंग को अपनाने वाले कारोबार एक वापसी या निवेश देख सकते हैं, लेकिन वे यह भी देखते हैं कि भविष्यसूचक मॉडलों की संख्या तेजी से बहुत बड़ी हो सकती है। कौन सा ग्राहक प्रतिक्रिया देगा यह बताने के लिए एक मॉडल के बजाय, एक उद्योग प्रत्येक क्षेत्र और ग्राहक प्रकार के लिए एक अलग मॉडल बना सकता है। तब प्रतिक्रिया देने वाले सभी सभावित लोगों के लिए एक प्रस्ताव भेजने के बजाय, वह केवल उन ग्राहकों को प्रस्ताव भेजना चाहेगा जो संभावित रूप से प्रस्ताव को लेने वाले हों. और अंत में, वह यह भी तय करना चाहेगा कि कौन से ग्राहक एक समय अवधि में लाभदायक होंगे और केवल उन्ही लोगों के लिए प्रस्ताव भेजेगा जिनके लाभदायक होने की संभावना है। मॉडल की इस मात्रा को बनाए रखने के लिए, उन्हें मॉडल संस्करण प्रबंधन और "स्वचालित डाटा माइनिंग" की तरफ बढ़ने की जरूरत है।

डाटा माइनिंग मानव संसाधन विभाग के लिए, अपने सबसे सफल कर्मचारियों की विशेषताओं की पहचान करने में भी उपयोगी हो सकते हैं। प्राप्त जानकारी, जैसे बेहद सफल कर्मचारियों द्वारा शिक्षा के लिए प्रयुक्त विश्वविद्याल, HR को तदनुसार भर्ती प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकता है। इसके अतिरिक्त, रणनीतिक उद्यम प्रबंधन अनुप्रयोग, एक कंपनी को कॉर्पोरेट स्टार के लक्ष्यों को अनुदित करने में मदद करते हैं, जैसे लाभ और मार्जिन शेयर लक्ष्य, परिचालन निर्णयों के अन्दर, जैसे उत्पादन योजनाएं और कार्यबल स्तर.

डाटा माइनिंग का एक और उदाहरण, जिसे अक्सर मार्केट बास्केट अनैलिसिस कहा जाता है, खुदरा बिक्री में इसके उपयोग से संबंधित है। यदि एक कपड़े की दुकान, ग्राहकों की खरीद को दर्ज करती है, एक डाटा माइनिंग प्रणाली उन ग्राहकों को चिह्नित कर सकती है जो कपास की जगह सिल्क शर्ट को अधिक पसंद करते हैं। हालांकि संबंधों के कुछ स्पष्टीकरण मुश्किल हो सकते हैं, इसका लाभ लेना आसान है। यह उदाहरण, लेनदेन आधारित डाटा के भीतर साहचर्य नियम की चर्चा करता है। सभी डाटा लेनदेन आधारित और तार्किक या अयथार्थ नहीं हैं, नियम एक डाटाबेस के भीतर भी मौजूद हो सकता है। एक विनिर्माण अनुप्रयोग में, एक अयथार्थ नियम यह कह सकता है कि 73% उत्पाद जिनमें एक विशिष्ट दोष या समस्या है, उनमें अगले छह महीने के भीतर एक द्वितीयक समस्या भी पनपेगी. 

मार्केट बास्केट अनैलिसिस का इस्तेमाल अल्फा उपभोक्ता की खरीददारी पैटर्न को पहचानने के लिए किया गया है। अल्फा उपभोक्ता, वे लोग हैं जो एक उत्पाद के पीछे की अवधारणा के साथ जोड़ने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, फिर उस उत्पाद को अपनाते हैं और अंत में बाकी समाज के लिए पुष्ट करते हैं। इन प्रकार के उपयोगकर्ताओं पर एकत्र आंकड़ों का विश्लेषण कंपनियों को भविष्य की खरीददारी के रुझान की भविष्यवाणी करने और आपूर्ति-मांग की भविष्यवाणी करने में सक्षम करते हैं।

डाटा माइनिंग, सूची विपणन उद्योग में एक अत्यंत प्रभावी उपकरण है। केटालॉगर के पास कई वर्षों का, लाखों ग्राहक पर ग्राहक लेनदेन का एक समृद्ध इतिहास है। डाटा माइनिंग उपकरण, ग्राहकों के बीच पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और आगामी मेलिंग अभियान के प्रति प्रतिक्रिया देने वाले सबसे अधिक संभावित ग्राहकों की पहचान करने में मदद कर सकता है।

एक एकीकृत सर्किट उत्पादन लाइन से सम्बंधित, डाटा माइनिंग का एक उदाहरण पत्र में वर्णित है "माइनिंग IC टेस्ट डाटा टु ओप्टीमाइज़ VLSI टेस्टिंग." इस पत्र में डाटा माइनिंग का अनुप्रयोग और डाई-लेवल कार्यात्मक परीक्षण समस्या का निर्णय विश्लेषण वर्णित है। इस पत्र में वर्णित प्रयोग डाई फेल्योर पैटर्न के एक संभाव्य मॉडल के निर्माण में, ऐतिहासिक डाई-लेवल डाटा माइनिंग को लागू करने की क्षमता को दर्शाते हैं जो उसके बाद वास्तविक माहौल में यह निर्णय करने में उपयोग किये जाते हैं कि किस डाई को अगली बार परीक्षण करना है और कब टेस्टिंग को रोक देना है। ऐतिहासिक परीक्षण डाटा के साथ प्रयोग के आधार पर, यह दिखाया गया है कि इस प्रणाली में परिपक्व IC उत्पादों पर लाभ बढ़ाने की क्षमता है।

प्रक्रिया
गोपनीयता चिंताएं और नैतिकता
विविध
व्यावसाय