Data Mining или "добыча данных" - это процесс, который позволяет извлекать полезную информацию из больших объемов данных. Давайте разберем предложенные варианты и определим, какие из них являются правильными.

• сырых данных - это не совсем корректно. Data Mining работает не только с сырыми данными, но и с обработанными, чтобы выявить закономерности.
• практически полезных закономерностей - это правильный ответ. Основная цель Data Mining заключается в том, чтобы находить закономерности, которые могут быть практически применимы.
• большого количества закономерностей - это также правильный ответ. Data Mining действительно может выявлять множество закономерностей в данных.
• объективных закономерностей - это правильный ответ. Процесс направлен на нахождение закономерностей, которые не зависят от субъективного мнения.
• ранее сформулированных гипотез - это неверно. Data Mining не ограничивается проверкой заранее сформулированных гипотез, а скорее ищет новые закономерности.
• неочевидных закономерностей - это правильный ответ. Data Mining часто находит закономерности, которые не были очевидны на первый взгляд.

Итак, правильные ответы: практически полезных закономерностей, большого количества закономерностей, объективных закономерностей, неочевидных закономерностей.