ದಶಕಗಳಿಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಮಾನವರು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣವು ಹಲವು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮೀಪ್ಯಕ್ಕೆ ಕರೆ ನೀಡಿದೆ. ಹಳೆಯ ವಿಧಾನವಾದ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಗುರುತಿಸುವ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಬೇಯ್ಸ್ ಥಿಯರಮ್ (1770) ಮತ್ತು ರೆಗ್ರೆಶನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (1800)ನ್ನೂ ಸೇರಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಸರ್ವತ್ರ ಅಸ್ಥಿತ್ವ ಮತ್ತು ಗಣಕಯಂತ್ರದ ತಾಂತ್ರಿಕತೆಯ ಶಕ್ತಿಯ ಹೆಚ್ಚುವಿಕೆಯು, ದತ್ತಾಂಶ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗುಚ್ಛಗಳು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಪರೋಕ್ಷ ಹಾಗೂ ಯಾಂತ್ರಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಜೊತೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನೇರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಸಾಗಿದೆ. ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಇತರೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಾದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಜೆನರಿಕ್ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್ಸ್ (1950), ಡಿಸಿಶನ್ ಟ್ರೀಸ್ (1960) ಮತ್ತು ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮಶಿನ್‌(1980s)ನ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ, ತೆರೆದ ಹುದುಗಿಸಿದ ಸ್ವರೂಪದ ಉದ್ದೇಶದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೇ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಾಗಿದೆ.[5] ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿಗಾಗಿ ಸೂಪರ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್, ಜನಗಣತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ, ವಿಮಾನಯಾನ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಪ್ರಯಾಣ ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೂಲಕ ಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಬಹಳಷ್ಟು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಇದನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತಿದೆ. (ಸೂಚನೆ: ಈ ವರದಿಯು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಾಗಿ ಎಲ್ಲ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ.)
ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲ ಕಾರಣವು, ವರ್ತನೆಯ ಅವಲೋಕನದ ಸಂಗ್ರಹದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಗೊತ್ತಿಲ್ಲದ ಅಂತರ್‌ಸಂಬಂಧಗಳಿಂದಾಗಿ ಸಹರೇಖತ್ವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ನಿವಾರಿಸಲಾಗದ ವಾಸ್ತವಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದತ್ತಾಂಶದ ಉಪಗುಚ್ಛಗಳಾಗಿವೆ. ಇವು ಒಟ್ಟೂ ಡೊಮೇನ್‌ನ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಾಗಿರಬೇಕಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್‌ನ ಇತರ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಭಾವಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಾದ ಮಾನವ ನಿರ್ಮಿತ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ ಆಧಾರಗಳ ಉಪಯೋಗದ ಆಧಿಕ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂತರ್ಗತ ಸಹ ಸಂಬಂಧಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೊಳಪಟ್ಟ ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆಯ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ತೆಗೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ.
There have been some efforts to define standards for data mining, for example the 1999 European Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM 1.0) and the 2004 Java Data Mining standard (JDM 1.0). ಇವುಗಳು ಪ್ರಕಟಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟಗಳು. ಈ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. Independent of these standardization efforts, freely available open-source software systems like the R Project, Weka, KNIME, RapidMiner and others have become an informal standard for defining data-mining processes. ಈ ಹಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಪಿಎಮ್‌ಎಮ್‌ಎಲ್‌ನಲ್ಲಿ (ಫ್ರೆಡೆಕ್ಟಿವ್ ಮಾಡೆಲ್ ಮೇಕ್‌ಅಪ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್) ಆಮದು ಮತ್ತು ರಫ್ತುಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವಕ್ಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ದಾರಿಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದಾಗಿ ಇದನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಉಪಯೋಗಗಳ ಮಧ್ಯೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪಿಎಮ್‌ಎಮ್‌ಎಲ್ ಎಂಬುದು ಡಾಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಗ್ರೂಪ್‌ನಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಎಕ್ಸ್‌ಎಮ್‌ಎಲ್ ಮೂಲದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ.[6] ಡಾಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಗ್ರೂಪ್‌, ಇದು ಹಲವು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂಘಟನೆಯಾಗಿದೆ. PMML version 4.0 was released in June 2009.
ಹಿನ್ನೆಲೆ
ಖಾಸಗಿ ಆಸಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳು
ಸ್ವರೂಪ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ
ಫಲಿತಾಂಶ ಊರ್ಜಿತತೆ