数据、信息与知识可视为广义数据的不同呈现层次。知识发现（KDD）通常包含问题定义、数据抽取、预处理、挖掘及模式评估等步骤，其处理模型涵盖阶梯式、螺旋式、联机分析及多源多模式支持等多种类型。当前知识发现软件已从独立工具发展为横向工具集与纵向解决方案并存的两大方向。
在主要技术方法上，分类任务可借助决策树、贝叶斯、距离计算或规则归纳实现；聚类分析则包括划分法（如k-means）、层次法、密度法、网格法与模型法等路径，其中层次聚类又有凝聚式与分裂式之分。关联规则挖掘需先发现频繁项目集，再按置信度生成规则，其有效性需综合考量准确性、实用性与新颖性，性能优化常通过数据分割、散列或采样等手段改进Apriori算法。
面向Web的数据挖掘面临异构数据源、数据形态复杂及环境动态变化等挑战，其内容挖掘常以TFIDF向量表示页面词频信息，并借助分类或聚类进行摘要与归类；访问信息挖掘则可利用路径分析、关联规则、序列模式及聚类等技术，识别用户行为模式。
总体而言，数据挖掘已在统计分析、人工智能与数据库技术的基础上，形成涵盖多类任务、多类数据源的方法体系，并在Web环境等复杂场景中持续演进。
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