데이터마이닝은 대량의 데이터로부터 관계, 패턴, 또는 룰을 찾아내는 과정이다. 기존의 데이터베이스 질의가 "무슨 일이 일어났는가"를 묻는 것이라면 데이터마이닝의 목적은 "무슨 일이 일어날 것인가"를 묻는 것이다. ; 최근 이 방법론은 과학과 공학뿐 아니라 고객 행위 예측 및 이탈 방지와 같은 마케팅 분야와, 증권 가격 예측 및 모델링과 같은 파이낸스 분야에도 적용되어 좋은 결과를 내고 있다. 데이터마이닝 기법은 다양한 분야에서 도입되었다. 회귀분석과 의사결정 나무 모형은 통계학에서 연상룰발견 기법은 컴퓨터과학에서, 신경망 모델과 의사결정나무 모형은 패턴인식 및 기계학습 분야에서 도입되었다.

서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서는

1. 신경망 및 의사결정나무의 학습 알고리즘, 특히 앙상블 기법

2. 비교사 학습인 이상탐지 모델링

3. 위 기법의 마케팅 및 파이낸스 응용

을 주 연구 토픽으로 하고 있다.