第五，模式律（大卫律）：数据中总含有模式。
这条规律最早由David Watkins提出。 我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败，因为解决业务问题的模式并不存在于数据中，但是这与数据挖掘者的实践经验并不相关。
前文的阐述已经提到，这是因为：在一个与业务相关的数据集中总会发现一些有趣的东西，以至于即使一些期望的模式不能被发现，但其他的一些有用的东西可能会被 发现（这与数据挖掘者的实践经验是相关的）；除非业务专家期望的模式存在，否则数据挖掘项目不会进行，这不应感到奇怪，因为业务专家通常是对的。
然而，Watkins提出一个更简单更直接的观点：“数据中总含有模式。”这与数据挖掘者的经验比前面的阐述更一致。这个观点后来经过Watkins修正，基于客户关系的数据挖掘项目，总是存在着这样的模式即客户未来的行为总是和先前的行为相关，显然这些模式是有利可图的（Watkins的客户关系管理定律）。但是，数据挖掘者的经验不仅仅局限于客户关系管理问题，任何数据挖掘问题都会存在模式（Watkins的通用律）。
Watkins的通用律解释如下：
数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围（定义域），数据挖掘目标反映了这一点；
与业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的；
这些过程受规则限制，而这些过程产生的数据反映了这些规则；
在这些过程中，数据挖掘的目的是通过模式发现技术（数据挖掘算法）和可以解释这个算法结果的业务知识相结合的方法来揭示这个定义域上的规则；
数据挖掘需要在这个域上生成相关数据，这些数据含有的模式不可避免地受到这些规则的限制。
总结这一观点：数据中总存在模式，因为在这过程中不可避免产生数据这样的副产品。为了发掘模式，过程从（你已经知道它）—–业务知识开始。
利用业务知识发现模式也是一个反复的过程；这些模式也对业务知识有贡献，同时业务知识是解释模式的主要因素。在这种反复的过程中，数据挖掘算法简单地连接了业务知识和隐藏的模式。
如果这个解释是正确的，那么大卫律是完全通用的。除非没有相关的数据的保证，否则在每个定义域的每一个数据挖掘问题总是存在模式的。
第六，洞察律：数据挖掘增大对业务的认知。
数据挖掘是如何产生洞察力的？这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖 掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。数据挖掘完全或部分有助于这个认知过程。数据挖掘算法揭示的模式通常不 是人类以正常的方式所能认识到的。综合这些算法和人类正常的感知的数据挖掘过程在本质上是敏捷的。在数据挖掘过程中，问题解决者解释数据挖掘算法产生的结 果，并统一到业务理解上，因此这是一个业务过程。
这类似于“智能放大器”的概念，在早期的人工智能的领域，AI的第一个实际成果不是智能机器，而是被称为“智能放大器”的工具，它能够协助人类使用者提高获取有效信息的能力。数据挖掘提供一个类似的“智能放大器”，帮助业务专家解决他们不能单独完成的业务问题。
总之，数据挖掘算法提供一种超越人类以正常方式探索模式的能力，数据挖掘过程允许数据挖掘者和业务专家将这种能力融合在他们的各自的问题的中和业务过程中。
第七，预测律：预测提高了信息泛化能力。
“预测”已经成为数据挖掘模型可以做什么的可接受的描述，即我们常说的“预测模型”和“预测分析”。这是因为许多流行的数据挖掘模型经常使用“预测最可能的结果”（或者解释可能的结果如何有可能）。这种方法是分类和回归模型的典型应用。
但是，其他类型的数据挖掘模型，比如聚类和关联模型也有“预测”的特征。这是一个含义比较模糊的术语。一个聚类模型被描述为“预测”一个个体属于哪个群体，一个关联模型可能被描述为基于已知基本属性“预测”一个或更多属性。