KDDಯ ಉದ್ದೇಶ ಒಮ್ಮೆ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿಕೊಂಡನಂತರ, ಉದ್ದೇಶಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಲೆಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಇರುವ ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ,ಉದ್ದೇಶಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದು ಉಳಿದವುಗಳು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಾಲಾವದಿಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಈ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕಾಗುವುದು. ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಉಗ್ರಾಣಗಳು ಮೂಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ. 
ಗುರಿಯ ಲಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಮೊದಲು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುವುದು. ಈ ವಿಂಗಡಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿತಗೊಳ್ಳದ ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳಿರುವ ಅವಲೋಕನ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿಂಗಡಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮುಖ್ಯಲಕ್ಷಣ ದಿಶೆಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾಗೂ ಒಂದು ಅವಲೋಕನಕ್ಕೆ ಒಂದೊಂದು ದಿಶೆಯನ್ನು ನಿರ್ದರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯಲಕ್ಷಣ ದಿಶೆಗಳು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅವಲೋಕನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖದ 100px ಮತ್ತು 100px ಗಾತ್ರದ ಕಪ್ಪುಬಿಳುಪು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ 10,000 ಬಿಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಚಿತ್ರದ ಕಣ್ಣು ಮತ್ತು ಬಾಯಿಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಇಡುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ದಿಶೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. Doing so would reduce the data for each vector from 10,000 bits to three codes for the locations, dramatically reducing the size of the dataset to be mined, and hence reducing the processing effort. ಅವು ಯಾವ ವಸ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು, ಆರಿಸಿರುವ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. "ಸೂಕ್ತ"ವಾದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಯಶಸ್ವೀ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. 
ಲಕ್ಷಣ ದಿಶೆಗಳು ಎರಡು ಗುಚ್ಛಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಅವೆಂದರೆ "ತರಬೇತಿ ಗುಚ್ಛ" ಮತ್ತು "ತಪಾಸಣಾ ಗುಚ್ಛ". ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯ ಅಲ್ಗೊರಿದಮ್‌ನ "ತರಬೇತಿ"ಗೆ, ತರಬೇತಿ ಗುಚ್ಛವು ಉಪಯೋಗವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇವೇಳೆ ತರಬೇತಿ ಗುಚ್ಛವು, ಕಂಡುಬಂದ ಯಾವುದೇ ಸ್ವರೂಪದ ಖಚಿತತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಉಪಯೋಗಾವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸವಾಲುಗಳು
ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
ಫಲಿತಾಂಶ ಊರ್ಜಿತತೆ
ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಮೀಕ್ಷೆ