एक बार KDD प्रक्रिया का उद्देश्य ज्ञात होने के बाद, एक लक्ष्य डाटा सेट एकत्रित किया जाना चाहिए है। चूंकि डाटा माइनिंग केवल आंकड़ों में पहले से ही मौजूद पैटर्न को उजागर कर सकता है, लक्ष्य डाटा सेट इतना बड़ा होना चाहिए कि इसमें ये पैटर्न शामिल हों जबकि यह इतना संक्षिप्त हो कि एक स्वीकार्य समय सीमा में इसकी माइनिंग हो सके. आंकड़ों के लिए एक आम स्रोत एक डाटामार्ट या डाटा वेयरहाउस है। 

निर्धारित लक्ष्य को तब साफ किया जाता है। सफाई, शोर और लापता डाटा के साथ टिप्पणियों को हटा देती है।

साफ डाटा को फीचर वेक्टर में परिणत किया जाता है, प्रति प्रेक्षण एक वेक्टर. एक फीचर वेक्टर, कच्चे डाटा प्रेक्षण का एक संक्षिप्त संस्करण है। उदाहरण के लिए, एक चेहरे की श्वेत और श्याम छवि जो 100px गुना 100px है उसमें 10,000 बिट्स कच्चे आंकड़े शामिल होंगे. छवि में आंख और मुंह का पता लगा कर इसे फीचर वेक्टर में बदला जा सकता है। ऐसा करने से प्रत्येक वेक्टर के लिए डाटा कम होकर 10,000 बिट्स से लोकेशंस के लिए तीन कोड होगा, नाटकीय रूप से माइन किये जाने वाले डाटासेट के आकार को कम करेगा और इस तरह प्रसंस्करण के कार्य को कम करेगा. चयनित फीचर इस पर निर्भर करेगा कि उद्देश्य क्या है (हैं); जाहिर है, "सही" फीचर (रों) का चुनाव सफल डाटा माइनिंग के लिए आधार है। 

फीचर वैक्टर को दो सेट में विभाजित किया गया है, "प्रशिक्षण सेट" और "परीक्षण सेट". प्रशिक्षण सेट को डाटा माइनिंग एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, जबकि परीक्षण सेट को किसी भी प्राप्त पेटर्न की सटीकता को सत्यापित करने के लिए किया जाता है।

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