Có một số lý thuyết nền tảng cho khai thác dữ liệu bao gồm:
Giảm dữ liệu (Data Reduction)
Theo lý thuyết này, cơ sở của khai thác dữ liệu là giảm biểu diễn dữ liệu. Giảm dữ liệu đánh đổi độ chính xác để đổi lấy tốc độ phản hồi nhằm đáp ứng nhu cầu lấy câu trả lời xấp xỉ nhanh chóng cho các truy vấn trên cơ sở dữ liệu khổng lồ.
Các phương pháp giảm dữ liệu bao gồm: phân rã giá trị kỳ dị (singular value decomposition - thành phần cốt lõi của phân tích thành phần chính), sóng nhỏ (wavelets), hồi quy, mô hình log-linear, biểu đồ phân phối (histograms), phân cụm, lấy mẫu và phát triển cây chỉ mục (index trees).
Nén dữ liệu (Data Compression)
Theo quan điểm này, cơ sở của khai thác dữ liệu là nén thông tin cho trước bằng cách mã hóa dưới dạng bit, luật liên kết, cây quyết định, cụm, v.v.
Khám phá mẫu (Pattern Discovery)
Trong lý thuyết này, cơ sở của khai thác dữ liệu là tìm các mẫu xuất hiện trong cơ sở dữ liệu, bao gồm các liên kết, mô hình phân loại, mẫu tuần tự, v.v. Có nhiều lĩnh vực đóng góp cho lý thuyết này như học máy, mạng nơ-ron, khai thác liên kết, khai thác mẫu tuần tự, phân cụm và nhiều lĩnh vực con khác.
Lý thuyết xác suất (Probability Theory)
Đây là lý thuyết dựa trên thống kê. Cơ sở của khai thác dữ liệu là tìm phân phối xác suất聯合 của các biến ngẫu nhiên, ví dụ: mạng niềm tin Bayes (Bayesian belief networks) hoặc mô hình Bayes phân cấp.
Góc nhìn vi kinh tế (Microeconomic View)
Góc nhìn vi kinh tế xem khai thác dữ liệu như dịch vụ khám phá các mẫu chỉ thú vị trong la medida mà chúng có thể được sử dụng trong quy trình ra quyết định của một doanh nghiệp (ví dụ: về chiến lược tiếp thị và kế hoạch sản xuất).
Đây là quan điểm dịch vụ, trong đó các mẫu được coi là thú vị nếu có thể dựa vào chúng. Doanh nghiệp được xem như đối mặt với các bài toán tối ưu hóa, nơi mục tiêu là tối đa hóa hiệu dụng hoặc giá trị của một quyết định. Theo lý thuyết này, khai thác dữ liệu trở thành một bài toán tối ưu hóa phi tuyến tính.
Cơ sở dữ liệu quy nạp (Inductive Databases)
Theo lý thuyết này, một lược đồ cơ sở dữ liệu bao gồm cả dữ liệu và các mẫu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Khai thác dữ liệu là bài toán thực hiện quy nạp trên cơ sở dữ liệu, nơi hàm số là truy vấn thông tin và lý thuyết (tức là các mẫu) của cơ sở dữ liệu. Quan điểm này phổ biến בקרב nhiều nhà nghiên cứu về hệ thống cơ sở dữ liệu.
Các lý thuyết này không loại trừ lẫn nhau. Ví dụ, khám phá mẫu cũng có thể được xem như một dạng thiết kế của giảm dữ liệu hoặc nén dữ liệu. Lý tưởng nhất, một khung lý thuyết phải có thể mô hình hóa các tác vụ khai thác dữ liệu điển hình (bao gồm liên kết, phân loại và phân cụm), có đặc tính xác suất, xử lý được nhiều dạng dữ liệu, và xử lý được bản chất lặp lại và tương tác của khai thác dữ liệu. Cần thêm nỗ lực để thiết lập một cấu trúc rõ ràng cho khai thác dữ liệu đáp ứng các yêu cầu này.