系统提供的决策支持信息适用性如何,这显然是十分重要的问题。评价的办法之一是直接使用系统原来建立模型的数据来进行检验。说明系统确实从这批数据样本中挖掘出了符合实际的规律性。另一种办法是另外找一批数据,已知这些数据是反映客观实际的规律性的；这次的检验效果可能会比前一种差，若是差到系统所不能容忍程度,那就要考虑第一次构建的样本数据是否具有充分的代表性;或是模型本身不够完善，这时候可能要对前面的工作进行反思了；若这一步也得到了肯定的结果时,那系统的数据挖掘应得到很好的评价了。再一种办法是在实际运行的环境中取出实时数据进行检验。以上叙述的是数据挖掘的基本流程，这一过程可能是要反复进行的，在反复过程中,不断的趋近事物的本质,不断的优化系统问题的解决方案。