मनुष्य सदियों से "हाथों से" डाटा से पैटर्न निकालता रहा है, लेकिन आधुनिक समय में डाटा की बढ़ती मात्रा ने अधिक स्वचालित तरीकों को जरुरी बना दिया है। आंकड़ों में पैटर्न की पहचान के प्रारंभिक तरीकों में शामिल है बाएस प्रमेय (1700s) और प्रतिगमन विश्लेषण (1800s). कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का प्रसार, सर्वव्यापकता और बढ़ती शक्ति ने डाटा संग्रहण और भंडारण को बढ़ा दिया है। चूंकि डाटा सेट, आकार और जटिलता में बड़े हो गए हैं, प्रत्यक्ष वास्तविक रूप से आंकड़ों के विश्लेषण को तेजी से अप्रत्यक्ष, स्वचालित डाटा संसाधन के जरिये संवर्धित किया गया है। कंप्यूटर विज्ञान में अन्य खोजों द्वारा इसे और बढ़ावा मिला है, जैसे न्यूरल नेटवर्क, क्लस्टरिंग, जेनेटिक एल्गोरिदम (1950s), डिसीज़न ट्री (1960s) और सपोर्ट वेक्टर मशीन (1980s). डाटा माइनिंग, छिपे पैटर्न को उद्घाटित करने के इरादे से डाटा पर इन तरीकों को लागू करने की प्रक्रिया है। कई वर्षों से इसका इस्तेमाल उद्योग, वैज्ञानिकों और सरकारों द्वारा आंकड़ों की मात्रा को छानने के लिए किया जाता रहा है जैसे विमान यात्री यात्रा रिकॉर्ड, जनगणना आंकड़े और बाज़ार अनुसंधान रिपोर्ट को उत्पन्न करने के लिए सुपरमार्केट स्कैनर डाटा. (तथापि, ध्यान दें, कि रिपोर्टिंग को हमेशा डाटा माइनिंग नहीं माना जाता है).

व्यवहार के निष्कर्षों के संग्रह के विश्लेषण में सहायता, डाटा माइनिंग के उपयोग का एक मुख्य कारण है। इस तरह के डाटा, अज्ञात अंतर्संबंध के कारण एकरेखस्तता के प्रति संवेदनशील होते हैं। डाटा माइनिंग का एक अपरिहार्य तथ्य यह है कि विश्लेषित किये जा रहे (उप) सेट के आंकड़े पूरे डोमेन के प्रतिनिधि नहीं भी हो सकते हैं और इसलिए हो सकता है कि इसमें कुछ महत्वपूर्ण संबंधों और व्यवहारों के उदाहरण शामिल ना हों जो डोमेन के अन्य भागों में मौजूद हैं। इस तरह की समस्या को सुलझाने के लिए, विश्लेषण को प्रयोग-आधारित और अन्य तरीकों के प्रयोग से, जैसे मानव जनित डाटा के लिए चॉयस मॉडलिंग सुलझाते हैं। इन स्थितियों में, अंतर्निहित अंतरसम्बन्ध को या तो नियंत्रित कर सकते हैं, या पूरी तरह हटा देते हैं, प्रयोगात्मक डिजाइन के निर्माण के दौरान.

डाटा माइनिंग के लिए मानक परिभाषित करने के लिए कुछ प्रयास हुए हैं, उदाहरण के लिए 1999 यूरोपीय क्रॉस इंडस्ट्री स्टैनडर्ड प्रोसेस फॉर डाटा माइनिंग (CRISP-DM 1.0) और 2004 जावा डाटा माइनिंग मानक (JDM 1.0). ये विकसित हो रहे मानक हैं; इन मानकों के बाद के संस्करण अभी विकास की प्रक्रिया के अधीन हैं। मानकीकरण के इन प्रयासों से मुक्त, खुले-स्रोत के स्वतंत्र रूप से उपलब्ध सॉफ्टवेयर सिस्टम जैसे RapidMiner, Weka, KNIME और R Project, डाटा माइनिंग प्रक्रियाओं को परिभाषित करने के लिए एक अनौपचारिक मानक बन गए हैं। इन प्रणालियों में अधिकांश, PMML (प्रीडिक्टिव मॉडल मार्कअप लेंग्वेज) में मॉडल आयात और निर्यात करने में सक्षम हैं जो डाटा माइनिंग मॉडल को प्रस्तुत करने के लिए एक मानक तरीका प्रदान करता है ताकि इन्हें अलग-अलग सांख्यिकीय अनुप्रयोगों के बीच साझा किया जा सके. PMML, डाटा माइनिंग ग्रुप (DMG), कई डाटा माइनिंग कंपनियों का एक स्वतंत्र समूह, द्वारा विकसित एक XMLआधारित भाषा है। PMML संस्करण 4.0, 2009 जून में जारी हुआ।

निगरानी
पृष्ठभूमि
विविध
विज्ञान और इंजीनियरी