321知識発見の技術もちろん手法はさらに細分化できます。 例えばクラスター分析ひとつとっても、クラスター形成方法（最遠隣法等）や距離関数（ユークリッド距離等）などを選択していく必要がありますし、ビジュアリゼーション（可視化）なんかは、現在でも活発に考案（例えば３次元空間に１０次元のグラフを記述）されています。 利用者が明確な目的もなく「データマイニングやってみたい。」と考えると解析に際して，解析者（解析ツール）の専門範囲で知識発見手法を試みるでしょう。 もっともらしい論理と視覚的な結果をつけて「これはデータマイニングじゃないとわからなかったことだ」と主張します。確かにそうなのですが、戦略としてアクションに結び付け、その成果が問われる利用者にとって、果たして本来の目的を満たすものとなるでしょうか？ 知識発見の方法は多数あります。解析者が最適な解析手法を選択している保証はありません（ましてや市販されている
