Izbor najprimernejšega življenjskega sopotnika, sodelavca, poslovnega partnerja. Nakup avtomobila,stanovanja, hiše, delnice, podjetja. Dodeljevanje posojil, pošiljanje promocijskih obvestil, neposredno trževnje. Katero politično stranko voliti? Kako začrtati marketinško kampanijo? Koga povabiti na otvoritev mojega novega start-up podjetja? Katere izdelke za danega obiskovalca postaviti na prvo stran spletne prodajalne? Sta najstniki in upokojenci res tipični uporabniški skupini mojega telekomunikacijskega podjetja? Kdo vse uporablja Facebook? Kakšno glasbo poslušajo tisti, ki imajo radi Beyoncé?

Na videz popolnoma različne probleme ljudje rešujemo na podobni način: pridobimo prave podatke o problemu, uredimo naše sedanje znanje o njem in se na podlagi vsega zbranega skušamo kar najbolje odločiti. Podatkov in dostopnih znanj je na vseh področjih preveč, de bi se lahko odločali sami, brez pomoči računalnika. Take odločitve bi pogosto spregledale pomembne dejavnike in variante, bile pogosto napačne, nesistematične, subjektivne. Pri analizi podatkov, zbranih v podjetjih, na internetnih portalih, ali pa kar tako, nam danes nujno pomaga računalnik. Pri tem uporablja postopke vizualizacije, strojnega učenja in odkrivanja znanj iz podatkov (angl. data mining). Pri predmetu si bomo ogledali osnovne metode in pristope podatkovne analitike, spoznali ustrezna programska orodja (knjižnice v Pythonu) ter ta uporabili pri reševanju izbranih praktičnih problemov iz odkrivanja skupin, napovedovanja (regresija, klasifikacija), priporočilnih sistemov in analize nakupovalnih košaric.

Predmet se na drugi stopnji nadaljuje s predmetom Odkrivanje znanj iz podatkov. Uspešno opravljen predmet Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov (do 2016/17 poimenovan Poslovna inteligenca) je pogoj za vpis na drugostopenjski predmet Odkrivanje znanj iz podatkov.