Før datautvinningsalogitmer kan bli brukt, må man velge et konkret datasett. På grunn av at datautvinning bare kan oppdage mønster som faktisk er til stede i data, må det valgte datasettet være stort nok til å kunne inneholde disse mønstrene. Samtidig skal mønstrene bli funnet innen en akseptabel tidsfrist. Preprossesering er viktig for å analysere multivariable datasett før datautvinningen. Datasettet blir deretter renset for å fjerne observasjoner som inneholder støy eller mangler data.