A técnica de clustering em data mining utiliza os algoritmos ID3 e o C4.5. Esses algoritmos produzem árvores de decisão, o que permite gerar clusters de elementos que, por sua vez, geram mapeamento dos elementos em grupos predefinidos.

Utilizando-se a técnica dice em data mining, é possível descobrir regras do tipo basket data, em que cada tupla consiste em um conjunto de atributos binários chamados itens.

A técnica de associação em data mining verifica se há controle ou influência entre atributos ou valores de atributos, no intuito de verificar, mediante a análise de probabilidades condicionais, dependências entre esses atributos.

Data mining é o processo não trivial de identificar, em bases de dados, padrões válidos, novos e potencialmente úteis ao usuário. KDD (knowledge discovery in databases) é um processo dentro do data mining.

A técnica de classificação em data mining possibilita a definição de classes e o enquadramento de elementos em grupos de afinidades, por meio de avaliação de similaridade entre esses elementos.