Có nhiều vấn đề tương tác với người dùng khác nhau liên quan đến phương pháp khai thác dữ liệu như sau -
Khai thác các loại kiến thức khác nhau trong cơ sở dữ liệu - Những người dùng khác nhau có thể quan tâm đến các loại kiến thức khác nhau. Do đó, khai thác dữ liệu phải bao gồm một loạt các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và khám phá kiến thức, liên quan đến việc mô tả đặc tính dữ liệu, phân biệt, liên kết, phân loại, phân nhóm, phân tích xu hướng và độ lệch cũng như phân tích độ tương tự.
Khai thác tương tác kiến thức ở nhiều cấp độ trừu tượng - Vì rất phức tạp để biết chính xác những gì có thể tìm thấy trong cơ sở dữ liệu, nên quá trình khai thác dữ liệu phải tương tác. Khai thác tương tác cho phép người dùng nhắm mục tiêu tìm kiếm các mẫu, hỗ trợ và tinh chỉnh các yêu cầu khai thác dữ liệu dựa trên kết quả trả về. Điều này sẽ hỗ trợ người dùng xem thông tin và khám phá các mẫu ở nhiều mức độ chi tiết và từ nhiều góc độ.
Kết hợp kiến thức nền tảng - Kiến thức miền được liên kết với cơ sở dữ liệu, bao gồm các ràng buộc toàn vẹn và quy tắc khấu trừ, có thể giúp nhắm mục tiêu và tăng tốc quá trình khai thác dữ liệu hoặc đánh giá mức độ thú vị của các mẫu đã xác định.
Ngôn ngữ truy vấn khai thác dữ liệu và khai thác dữ liệu đặc biệt - Ngôn ngữ truy vấn khai thác dữ liệu cấp cao cần được phát triển có thể được tích hợp với cơ sở dữ liệu hoặc ngôn ngữ truy vấn kho dữ liệu để cho phép người dùng xác định các nhiệm vụ khai thác dữ liệu đặc biệt bằng cách hỗ trợ đặc tả của các bộ dữ liệu có liên quan để phân tích, kiến thức miền, loại kiến thức được khai thác cũng như các điều kiện và ràng buộc về tính thú vị được thực thi trên các mẫu đã xác định.
Trình bày và trực quan hóa kết quả khai thác dữ liệu - Kiến thức được khám phá cần được định nghĩa bằng ngôn ngữ bậc cao, định nghĩa trực quan hoặc các hình thức diễn đạt khác để con người có thể học được kiến thức một cách đơn giản và trực tiếp sử dụng được.
Xử lý dữ liệu cũ hơn hoặc không đầy đủ - Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có thể phản ánh nhiễu của bên ngoài, các trường hợp ngoại lệ hoặc các đối tượng dữ liệu không đầy đủ có thể làm cho độ chính xác của các mẫu được xác định kém. Cần có phương pháp làm sạch dữ liệu và phương pháp phân tích dữ liệu có thể quản lý các yếu tố ngoại lai.
Đánh giá mẫu - Một hệ thống khai thác dữ liệu có thể phát hiện ra hàng trăm mẫu. Một số mẫu được phát hiện có thể không thú vị đối với người dùng nhất định, xác định kiến thức phổ biến hoặc thiếu tính mới. Việc sử dụng phần thú vị để hướng dẫn quá trình khám phá và giảm không gian tìm kiếm là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực khác.
Thuật toán cập nhật song song, phân tán và gia tăng - Kích thước lớn của một số cơ sở dữ liệu, sự phân bố rộng rãi của dữ liệu và độ phức tạp tính toán của một số phương pháp khai thác dữ liệu là những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của các thuật toán khai thác dữ liệu song song và phân tán.