Như đã biết, Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực liên quan tới rất nhiều ngành học khác như: hệ CSDL, thống kê, trực quan hóa, ... Hơn nữa, tuỳ vào cách tiếp cận được sử dụng, Khai phá dữ liệu còn có thể áp dụng một số kỹ thuật như mạng nơ ron, lí thuyết tập thô hoặc tập mờ, biểu diễn tri thức, … So với các phương pháp này, khai phá dữ liệu có một số ưu thế rõ rệt:
+ So với phương pháp học máy: Khai phá dữ liệu có lợi thế hơn ở chỗ, Khai phá dữ liệu có thể sử dụng với các CSDL chứa nhiều nhiễu, dữ liệu không đầy đủ hoặc biến đổi liên tục. Trong khi đó phương pháp học máy chủ yếu được áp dụng trong các CSDL đầy đủ, ít biến động và tập dữ liệu không quá lớn,
+ Với phương pháp hệ chuyên gia: Phương pháp này khác với Khai phá dữ liệu ở chỗ các tri thức của chuyên gia thường ở mức chất lượng cao hơn nhiều so với các dữ liệu trong CSDL, và chúng thường chỉ bao hàm được các trường hợp quan trọng. Hơn nữa các chuyên gia sẽ xác nhận giá trị và tính hữu ích của các mẫu phát hiện được,
+ Phương pháp thống kê: Là một trong những nền tảng lí thuyết của Khai phá dữ liệu, nhưng khi so sánh hai phương pháp với nhau ta có thể thấy các phương pháp thống kê còn tồn tại một số điểm yếu mà Khai phá dữ liệu đã khắc phục được:
- Các phương pháp thống kê chuẩn không phù hợp với các kiểu dữ liệu có cấu trúc trong rất nhiều các CSDL,
- Các phương pháp thống kê hoạt động hoàn toàn theo dữ liệu, nó không sử dụng tri thức sẵn có về lĩnh vực,
- Kết quả phân tích của thống kê có thể sẽ rất nhiều và khó có thể làm rõ được,
- Phương pháp thống kê cần có sự hướng dẫn của người dùng để xác định phân tích dữ liệu như thế nào và ở đâu,