數據挖掘具有改進健康系統的巨大潛力。它用數據和分析來確定改善護理、降低成本的最佳做法。研究者們使用數據挖掘方法，比如多維數據庫、機器學習、軟計算、數據可視化和統計。挖掘可以被用來預測各類病人的體積。這個過程的發展以確保病人在正確的時間地點接受恰當的護理。數據挖掘也能幫助醫療保險公司來辨別欺詐和濫用。

Market Basket Analysis（購物籃分析）

購物籃分析是一種基于理論的模型化技術，如果你購買某組確定的商品，那么你也更有可能購買另一組商品。這種技術可以讓零售商了解消費者的購買行為。同時，這個消息也能幫助零售商了解消費者的需求并以此改變商店的布局。使用差異分析比較不同店鋪之間的結果，可以在不同人口群體的客戶之間進行比較。

Education（教育）

這是一個新興的領域——教育數據挖掘，關注的是開發方法，發現來自教育環境的數據知識。教育數據挖掘的目標被確定為預測學生的未來學習行為，研究教育支持的影響以及提高科學知識學習。數據挖掘可以被某個機構用來做正確的決定也能預測學生的決定。根據機構的結果可以關注于教什么以及如何去教。學生的學習模式可以被捕捉并用于開發技巧來教他們。

Manufacturing Engineering（制造工程）

知識是制造企業擁有的最好的資產。數據挖掘工具對于發現復雜的制造過程中的模型非常有用。數據挖掘可以被用在系統級設計，以提取產品架構、產品組合以及客戶需求數據之間的關系。同時也能用來預測產品開始工時數、成本以及其他任務之間的依賴關系。

CRM（客戶關系管理）

客戶關系管理就是獲得和保留客戶，同時提高客戶的忠誠度并實施以客戶為中心的策略。為了與客戶維持一個適當的關系，企業需要收集數據并分析信息。這是數據挖掘的一部分。利用數據挖掘技術，收集的數據可以用來分析。而不是困惑在哪里集中留住客戶，解決方案的搜索者將得到過濾結果。

Fraud Detection（欺詐檢測）

欺詐行為已經損失了數十億美元。欺詐檢測的傳統方法是費事和復雜的。數據挖掘有助于提供有意義的模式并將數據轉化為信息。任何有效有用的信息都是知識。一個完美的欺詐檢測系統應保護所有用戶的信息。監督方法包括收集樣本記錄。這些記錄被分類為欺詐或非欺詐。用數據建立一個模型，并用運算法則來確定該記錄是否是欺詐性的。

Intrusion Detection（入侵檢測）

任何會損害資源完整性和機密性的行為都是入侵行為。避免入侵的防御措施包括用戶認證、避免編程錯誤和信息保護。數據挖掘可以通過在異常檢測中增加關注級別來幫助改進入侵檢測。它有助于分析師將活動與日常的網絡活動區分開來。數據挖掘還有助于提取與問題更相關的數據。

Lie Detection（謊言檢測）

拘留一個罪犯是容易的，然而讓他說出真相是困難的。法律的實施可用挖掘技術來調查犯罪，監測涉嫌恐怖分子的交流。這個領域也包括文字挖掘。這個過程試圖找到通常是非結構化文本的數據中有意義的模式。從之前的調查中搜集的數據樣本進行比較，并創建一個謊言檢測模型。有了這個模型，就可以根據需要創建流程。

Customer Segmentation（客戶細分）

傳統的市場研究能幫助我們細分客戶但數據挖掘深入并提高市場效率。數據挖掘有助于將客戶整合到不同的細分市場也可以根據客戶量身定制需求。市場始終關乎留住客戶。數據挖掘允許根據漏洞找到一部分客戶，業務部門可以為他們提供特別優惠并提高滿意度。

Financial Banking（金融銀行）

隨著計算機化的銀行業，到處都有大量的數據是由新的交易產生的。數據挖掘可以通過查找商業信息中的模式，因果關系和相關性來幫助解決銀行和金融方面的業務問題。而市場價格對管理者來說并不是很明顯，因為數據量太大或者產生得太快而不能被專家篩選。管理人員可以找到這些信息，以更好地細分，定位，獲取，保留和維護一個有利可圖的客戶。

Corporate Surveillance（公司監管）

公司監督是對一個人或一個組織的行為進行監督。收集的數據最常用于市場營銷或出售給其他公司，但也經常與政府機構分享。它可以被企業用來定制他們的顧客所需的產品。這些數據可以用于直接的市場營銷目的，例如Google和Yahoo上的針對性廣告，通過分析搜索歷史記錄和電子郵件，將廣告定位到搜索引擎的用戶。

Research Analysis（研究分析）

歷史表明，我們見證了革命性的研究變化。數據挖掘有助于數據清理，數據預處理和數據庫集成。研究人員可以從數據庫中找到任何可能帶來研究變化的類似數據?？梢灾廊魏瓮F序列的識別和任何活動之間的相關性。數據可視化和可視化數據挖掘為我們提供了清晰的數據視圖。

Criminal Investigation（刑事偵查）

犯罪學是一個旨在識別犯罪特征的過程。事實上，犯罪分析包括探索和偵查犯罪及其與罪犯的關系。大量的犯罪數據集以及這些數據之間關系的復雜性使犯罪學成為應用數據挖掘技術的適當領域?；谖谋镜姆缸飯蟾婵梢赞D換成文字處理文件。這些信息可以用來執行犯罪匹配過程。

Bio Informatics（生物信息學）

數據挖掘方法似乎非常適合生物信息學，因為它數據豐富。挖掘生物學數據有助于從生物學和其他相關生命科學領域（如醫學和神經科學）收集的大量數據中提取有用的知識。數據挖掘在生物信息學中的應用包括基因發現，蛋白質功能推斷，疾病診斷，疾病預后，疾病治療優化，蛋白質和基因相互作用網絡重建，數據清理和蛋白質亞細胞定位預測。