成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過對壹種廠家商品在各連鎖店的市場***享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變量之間的相互作用，並能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示制造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地註意到問題發生範圍和采取改
正措施。
在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網絡容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網絡設施作出最佳投資決策。
在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤回避、資源分配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制藥行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。