डेटा माइनिंग की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं -
डेटा प्रकार - अधिकांश डेटा माइनिंग सिस्टम जो उद्योग में पहुंच योग्य हैं, सांख्यिकीय, श्रेणीबद्ध और प्रतीकात्मक विशेषताओं के साथ स्वरूपित, रिकॉर्ड-आधारित, संबंधपरक-जैसे डेटा संभालते हैं। डेटा ASCII टेक्स्ट, रिलेशनल डेटाबेस डेटा या डेटा वेयरहाउस डेटा के रूप में हो सकता है। यह परीक्षण करना आवश्यक है कि वह जिस सिस्टम का इलाज कर रहा है वह किस सटीक प्रारूप को संभाल सकता है।
कुछ प्रकार के डेटा या एप्लिकेशन को पैटर्न खोजने के लिए विशेष एल्गोरिदम की आवश्यकता हो सकती है, और इसलिए उनकी आवश्यकताओं को ऑफ-द-शेल्फ, जेनेरिक डेटा माइनिंग सिस्टम द्वारा प्रबंधित नहीं किया जा सकता है। इसके बजाय, विशेष डेटा माइनिंग सिस्टम का उपयोग किया जा सकता है, जो या तो टेक्स्ट रिपोर्ट, भू-स्थानिक डेटा, मल्टीमीडिया डेटा, स्ट्रीम डेटा, समय अनुक्रम डेटा, जैविक डेटा, या वेब डेटा, या विशिष्ट अनुप्रयोगों (वित्त, खुदरा उद्योग सहित) के लिए समर्पित हैं। , या दूरसंचार)।
सिस्टम की समस्याएं - एक दिया गया डेटा माइनिंग सिस्टम केवल एक ऑपरेटिंग फ्रेमवर्क या कई पर चल सकता है। डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर को होस्ट करने वाले प्रसिद्ध ऑपरेटिंग सिस्टम UNIX/Linux और Microsoft Windows हैं। ऐसे डेटा माइनिंग सिस्टम भी हैं जो Macintosh, OS/2, आदि पर चलते हैं। बड़े बाज़ार-उन्मुख डेटा
बड़े बाजार-उन्मुख डेटा माइनिंग सिस्टम अक्सर क्लाइंट/सर्वर आर्किटेक्चर को अपनाते हैं, जहां क्लाइंट एक पर्सनल कंप्यूटर हो सकता है, और सर्वर शक्तिशाली समानांतर कंप्यूटरों का संग्रह हो सकता है। एक मौजूदा चलन में डेटा माइनिंग सिस्टम हैं जो वेब-आधारित इंटरफेस का समर्थन करते हैं और XML डेटा को इनपुट और/या आउटपुट के रूप में सक्षम करते हैं।
डेटा स्रोत - यह विशिष्ट डेटा स्वरूपों को परिभाषित करता है जिस पर डेटा माइनिंग सिस्टम संचालित होगा। कुछ सिस्टम केवल ASCII टेक्स्ट फ़ाइलों पर चलते हैं, जबकि कुछ रिलेशनल डेटा या डेटा वेयरहाउस डेटा पर काम करते हैं, कई रिलेशनल डेटा स्रोतों तक पहुँच प्राप्त करते हैं।
डेटा माइनिंग सिस्टम को ODBC कनेक्शन के लिए ODBC कनेक्शन या OLE DB प्रदान करना चाहिए। ये खुले डेटाबेस कनेक्शन प्रदान करते हैं, विशेष रूप से, किसी भी संबंधपरक डेटा तक पहुंचने की क्षमता (आईबीएम/डीबी2, माइक्रोसॉफ्ट एसक्यूएल सर्वर, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस, ओरेकल, साइबेस, आदि में शामिल), और स्वरूपित ASCII टेक्स्ट डेटा।
डेटा माइनिंग के कार्य और तरीके - डेटा माइनिंग फ़ंक्शन डेटा माइनिंग सिस्टम का दिल बनाते हैं। कुछ डेटा माइनिंग सिस्टम केवल एक डेटा माइनिंग फ़ंक्शन का समर्थन करते हैं, जैसे कि वर्गीकरण। अन्य कई डेटा माइनिंग कार्यों में मदद कर सकते हैं, जिसमें अवधारणा विवरण, खोज-चालित OLAP विश्लेषण, एसोसिएशन माइनिंग, लिंकेज विश्लेषण, सांख्यिकीय विश्लेषण, वर्गीकरण, भविष्यवाणी, क्लस्टरिंग, बाहरी विश्लेषण, समानता खोज, अनुक्रमिक पैटर्न विश्लेषण और विज़ुअल डेटा माइनिंग शामिल हैं।
किसी दिए गए डेटा माइनिंग फ़ंक्शन (वर्गीकरण सहित) के लिए, कुछ सिस्टम केवल एक विधि प्रदान कर सकते हैं, जबकि अन्य विभिन्न प्रकार के तरीके प्रदान कर सकते हैं (निर्णय वृक्ष विश्लेषण, बायेसियन नेटवर्क, तंत्रिका नेटवर्क, समर्थन वेक्टर मशीन, नियम-आधारित वर्गीकरण, k-निकटतम-पड़ोसी विधियाँ, आनुवंशिक एल्गोरिथम और केस-आधारित तर्क)।
डेटा माइनिंग सिस्टम जो कई डेटा माइनिंग फ़ंक्शन और प्रति फ़ंक्शन कई विधियाँ प्रदान करते हैं, उपयोगकर्ता को उच्च लचीलेपन और विश्लेषण शक्ति के साथ समर्थन करते हैं। कुछ समस्याओं के लिए उपयोगकर्ताओं को कुछ अलग खनन कार्यों को आज़माने या कई को एक साथ शामिल करने की आवश्यकता हो सकती है, और विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए अलग-अलग तरीके दूसरों की तुलना में अधिक कुशल हो सकते हैं।