İlkin verilənlərlə işləmə prinsipinə görə DATA MİNİNG metodlarını iki qrupa bölürlər: 1) verilənləri saxlamaqla onlardan bilavasitə istifadə edən metodlar; 2) verilənlərin (şablonların) distillə edilməsi ilə formal qanunauyğunluqların aşkarlanması və istifadə edilməsi metodları.
1-ci qrup metodlarda ilkin verilənlər detallaşdıırılmış şəkildə saxlanır və bilavasitə proqnostik modelləşdirmə və ya istisnaların analizi mərhələlərində istifadə edilir. Bu qrup metodların tətbiqi zamanı çox böyük verilənlər bazalarının analizində çətinliklər yarana bilər. Bu qrup metodlara klaster analizi, analogiyaya görə mühakimə metodu aiddir.
Şablonların distillə edilməsi adlanan 2-ci qrup metodlarda ilkin verilənlərdən bir informasiya nümunəsi (şablon) çıxarılır və növü tətbiq edilən metoddan asılı olan formal konstruksiyalara çevrilir. Bu proses sərbəst axtarış mərhələsində yerinə yetirilir. 1 -ci qrup metodlarda isə bu mərhələ prinsip etibarilə olmur. Pro- qnostik modelləşdirmə və istisnaların analizi mərhələlərində sərbəst axtarış mərhələsinin nəticələrindən istifadə edilir. Bu nəticələr verilənlər bazalarının özləri ilə müqayisədə daha yığcam olurlar. Bu qrupa məntiqi metodlar, vizuallaşdırma me- todları, kross-tabulyasiya metodlan, tənliklərə əsaslanan metod- lar aiddir.
Məntiqi metodlara qeyri-səlis sorğular və analizlər, simvol qaydaları, həlletmə ağacları, genetik alqoritmlər daxildir. Onların köməyilə tapılan qanunauyğunluqlar istifdəçi üçün kifayət qədər şəffaf şəkildə tərtib edilir. Alınan qaydalarda kəsilməz və diskret dəyişənlər ola bilər. Həlletmə ağacı asanlıqla simvol qaydaları dəstinə çevrilə bilər. Bunun üçün ağacın kökündən terminal tə- pəyə qədər yol bir qayda kimi generasiya olunur. Həlletmə ağac- ları və qaydalar faktiki olaraq eyni məsələnin müxtəlif üsullarla həllidir və bir-birindən yalnız imkanlarına görə fərqlənir. Bun- dan əlavə, qaydalar həlletmə ağaclarına nisbətən aşağı sürətli alqoritmlərlə reallaşdırtlır.