विज्ञान और इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग की विभिन्न भूमिकाएँ इस प्रकार हैं -
डेटा वेयरहाउस और डेटा प्रीप्रोसेसिंग - डेटा एक्सचेंज और डेटा माइनिंग के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग और डेटा वेयरहाउस महत्वपूर्ण हैं। यह एक गोदाम बना रहा है जिसके लिए कई वातावरणों में और कई समय अवधि में एकत्रित असंगत या असंगत जानकारी को हल करने के लिए खोज के साधनों की आवश्यकता होती है।
इसके लिए शब्दार्थ, संदर्भ प्रणाली, गणित, माप, दक्षता और सटीकता को समेटने की आवश्यकता थी। विविध स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने और घटनाओं की पहचान करने के लिए विधियों की आवश्यकता है।
जटिल डेटा प्रकार का खनन - संख्यात्मक डेटा सेट प्रकृति में विषम हैं। इनमें आम तौर पर अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा होता है, जिसमें मल्टीमीडिया डेटा और भू-संदर्भित स्ट्रीम डेटा, और परिष्कृत, गहरे छिपे हुए शब्दार्थ (जैसे जीनोमिक और प्रोटिओमिक रिकॉर्ड) वाले डेटा शामिल होते हैं।
स्पोटियोटेम्पोरल डेटा, जैविक डेटा, संबद्ध अवधारणा पदानुक्रम, और कठिन शब्दार्थ संबंधों के प्रबंधन के लिए मजबूत और समर्पित विश्लेषण विधियों की आवश्यकता होती है।
ग्राफ़-आधारित और नेटवर्क-आधारित खनन -ग्राफ या नेटवर्क मॉडलिंग में, खनन की जाने वाली प्रत्येक वस्तु को ग्राफ में एक शीर्ष द्वारा परिभाषित किया जाता है, और कोने के बीच किनारों को वस्तुओं के बीच संबंधों को परिभाषित करता है। उदाहरण के लिए, ग्राफ़ का उपयोग रासायनिक वास्तुकला, जैविक पथ, और द्रव-प्रवाह सिमुलेशन सहित पूर्णांक सिमुलेशन द्वारा उत्पादित डेटा को मॉडल करने के लिए किया जा सकता है।
वर्गीकरण, फ़्रीक्वेंट पैटर्न माइनिंग और क्लस्टरिंग सहित कई ग्राफ़-आधारित डेटा माइनिंग सेवाओं की मापनीयता और प्रभावशीलता में सुधार के आधार पर ग्राफ़ या नेटवर्क मॉडलिंग की सफलता।
विज़ुअलाइज़ेशन टूल और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान - गणितीय डेटा माइनिंग सिस्टम के लिए उच्च-स्तरीय ग्राफिकल यूजर इंटरफेस और विज़ुअलाइज़ेशन टूल की आवश्यकता होती है। इन्हें मौजूदा डोमेन-विशिष्ट डेटा और डेटा सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए ताकि मॉडल शोधकर्ताओं और सामान्य उपयोगकर्ताओं को पैटर्न की तलाश में, खोज पैटर्न का प्रतिनिधित्व और कल्पना करने और उनके निर्णय लेने में खोजे गए ज्ञान का उपयोग करने के लिए मॉडल किया जा सके।
इंजीनियरिंग में डेटा माइनिंग विज्ञान में डेटा माइनिंग के साथ कई समानताएँ साझा करता है। दोनों प्रथाएं बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करती हैं, और आवश्यक डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा वेयरहाउसिंग, और कठिन प्रकार के डेटा के स्केलेबल खनन की आवश्यकता होती है। दोनों आम तौर पर विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं और ग्राफ़ और नेटवर्क का सर्वोत्तम उपयोग करते हैं। इसके अलावा, कई इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं के लिए रीयल-टाइम प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, और इसलिए वास्तविक समय में डेटा स्ट्रीम का खनन करना अक्सर एक आवश्यक घटक बन जाता है।
हमारे दैनिक जीवन में बड़ी मात्रा में मानव कनेक्शन डेटा डाला जाता है। इस तरह के संचार कई रूपों में मौजूद हैं, जैसे समाचार, ब्लॉग, लेख, वेब पेज, ऑनलाइन चर्चा, उत्पाद समीक्षा, ट्विटर, संदेश, प्रसारण और संचार, दोनों इंटरनेट और कई प्रकार के सामाजिक नेटवर्क पर।
इसलिए, सामाजिक विज्ञान और सामाजिक अध्ययन में डेटा खनन तेजी से प्रसिद्ध हो गया है। इसके अलावा, उत्पादों, भाषणों और लेखों से संबंधित ग्राहक या पाठक प्रतिक्रिया का पता लगाया जा सकता है ताकि समाज में उन लोगों की दिशा में सामान्य राय और भावनाओं का पता लगाया जा सके। विश्लेषण के परिणामों का उपयोग रुझानों की भविष्यवाणी करने, कार्य को बेहतर बनाने और निर्णय लेने में सहायता के लिए किया जा सकता है।