Veri madenciliği, şirketlerin ve iş sahiplerinin, satış sayıları, fiyatlar ve müşteriler dahil olmak üzere ham verileri incelemek, daha iyi pazarlama stratejileri geliştirmek, performansı artırmak veya işletmeyi yönetme maliyetlerini azaltmak için kullandıkları bir veri analiz sürecidir. Veri madenciliği ayrıca tüketiciler arasında yeni davranış kalıplarını keşfetmeye de hizmet eder.
Bir şirket, ilgili verileri Microsoft'tan SQL Server veya Oracle'dan Data Mining Suite gibi veritabanı yönetimi araçlarıyla analiz ettiğinde, elde edilen bilgileri işle ilgili gelecekteki faktörleri tahmin etmenin bir yolu olarak uygular. Örneğin, bakkal ve süpermarketler, hangi tüketicilerin hangi ürünleri satın aldıklarını, bu ürünlere ne kadar harcadıklarını ve en çok ne zaman harcama yapacaklarını analiz etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanır. Ardından, indirimlerin ne zaman sunulacağını ve belirli satın alma alışkanlıklarına göre belirli tüketicilere ürünlerin nasıl hedefleneceğini belirlemek için süreçten elde edilen bilgileri kullanırlar. Toronto Raptors gibi bazı basketbol takımlarının koçları, farklı takımlarla karşılaşırken belirli bir yaklaşım geliştirmek için veri madenciliğini kullanıyor.
2015 itibariyle, şirketlerin verileri analiz etmek için kullandıkları en yaygın iki algoritma regresyon ve sınıflandırmadır. İlki, mevcut verilere dayalı matematiksel bir formül geliştirir ve şirketlerin gelecekteki davranışları etkin bir şekilde tahmin etmek için bu formülü yeni bir veri setine uygulamalarına izin verir, ancak yalnızca ağırlık, zaman veya hız gibi sürekli veriler için yararlıdır. Sonuncusu renkler, adlar veya cinsiyet dahil, kategorik veriler için daha uygundur.
