資料探勘 (Data Mining) 是指從大量的數據中建立模型，從中找出隱藏的特殊關聯性及特徵。資料探勘是一門跨領域的學科，由很多其他領域的東西相互交流組合，包含了機器學習 (machine learning)、人工智能 (Artificial Intelligence)、模式辨別 (Pattern cognition)、統計學 (statistics) 及資料庫系統 (database systems) 等不同範疇。
我們的應用程式介紹了資料探勘中的資料分類和資料分群，提供的分類法包含：LDA (線性判別式分析, Linear Discriminant Analysis)、SVM (支持向量機, Support Vector Machine)、CART (決策樹, Classification and Regression Tree)、KNN (K-Nearest Neighbor)、ANN (類神經網路, Artificial Neural Network)。 分群法包含：K-Means (K-平均演算法)、Hierarchical Clustering (階層式分群法)、PAM (分割環繞物件法, Partitioning Around Medoids)。