KDD செயலாக்கத்திற்கான நோக்கம் தெரிந்தவுடன், ஒரு இலக்குத் தரவுத் தொகுப்பு திரட்டப்பட வேண்டும். தரவுச் செயலாக்கம் ஏற்கனவே தரவில் உள்ள வெளிப்படையான குறிப்பிட்ட வடிவ வகைகளை மட்டுமே கண்டறிய முடியும் என்பதால், இலக்குத் தரவுத் தொகுப்பு இந்த குறிப்பிட்ட வடிவங்களை உள்ளடக்கும் அளவுக்கு பெரியதாக இருக்க வேண்டும், மேலும் இதில் மீதமுள்ள தரவு ஏற்கத்தக்க நேர இடைவெளியில் எடுத்துக்கொள்ள முடிவதாக இருக்க வேண்டும். தரவுக்கான ஒரு பொதுவான மூலம் டேட்டா மார்ட் அல்லது டேட்டா வேர் ஹவுஸ் ஆகும்.

இலக்குத் தொகுப்பு பின்னர் தூய்மைப்படுத்தப்படுகிறது. தூய்மைப்படுத்துதல் முக்கியமற்ற மற்றும் இழந்த தரவுகளைக் கண்டறிந்த அறிதல்களை நீக்கிவிடும்.

ஒரு உய்த்தறிதலுக்கு ஒரு வெக்டர் என்ற அளவில், தூய்மைப்படுத்தப்பட்ட தரவானது பின்னர் அம்ச வெக்டர்களாகக் குறைக்கப்படுகிறது. ஒரு அம்ச வெக்டார் என்பது ஒரு மூலத் தரவு உய்த்தறிதலின் சுருக்கப்பட்ட பதிப்பாகும். எடுத்துக்காட்டாக, முகத்தைக் கொண்டுள்ள 100px க்கு 100px அளவுள்ள ஒரு கருப்பு வெள்ளை படம் 10,000 பிட்டுகள் மூலத் தரவைக் கொண்டிருக்கும். அந்தப் படத்தில் கண்கள் மற்றும் வாயைக் இடமறிவதன் மூலம் இது ஒரு அம்ச வெக்டாராக மாற்றப்படலா. தொடர்ந்த செயல்பாடு ஒவ்வொரு வெக்டாருக்குமான தரவை 10,000 பிட்டுகளிலிருந்து இடங்களுக்கான மூன்று குறியீடுகள் என்ற அளவில் குறைக்கும், மேலும் எடுப்பதற்கான தரவுத்தொகுப்பின் அளவு குறிப்பிடுமளவு குறையும், இதனால் செயலாக்க சிரத்தையும் குறையும். தேர்ந்தெடுக்கப்படும் அம்சம்(ங்கள்), என்ன நோக்க(ம்)ங்கள் இருக்கின்ற(து)ன என்பதைச் சார்ந்தது; வெளிப்படையாக, "சரியான" அம்சம்(கள்) தேர்ந்தெடுப்பு வெற்றிகரமான தரவுச் செயலாக்கத்திற்கு அடிப்படை ஆகும்.

அம்ச வெக்டார்கள் இரண்டு தொகுப்புகளாக பிரிக்கப்படுகின்றன, அவை "பயிற்சித் தொகுப்பு" மற்றும் "பரிசோதனைத் தொகுப்பு" ஆகும். பயிற்சித் தொகுப்பு தரவுச் செயலாக்க நெறிமுறை(களின்) "பயிற்சிக்கு" பயன்படுத்தப்படுகிறது, பரிசோதனைத் தொகுப்பு கண்டறியப்பட்ட குறிப்பிட்ட வடிவத்தின் துல்லியத்தன்மையைச் சோதிப்பதற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

குறிப்புகள்
வகை செயலாக்கம்
முன்-செயலாக்கம்
மற்றவை