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패널 데이터는 그 횡단면적 크기가 클 뿐 아니라 종단면적 길이가 길다는 특징 모두를 가지고 있으므로 자료의 특성 및 연구 주제에 따라 다양한 방식으로 활용될 가능성이 있다. 근래에는 데이터과학이 새로운 트렌드로 부상하면서 패널 데이터를 일종의 고차원 대용량 데이터 혹은 빅 데이터와도 유사하게 이해하여 데이터 마이닝을 적용하려는 시도들이 이루어지고 있다. 기존의 통계적 분석 방법이 이미 알려져 있는 이론적 배경에 근거하여 모델을 생성하고 데이터를 통해 이를 검증하는 순서를 대체로 따랐다면, 데이터 마이닝은 오히려 대용량 자료로부터 출발하여 기존에 알려지지 않았던 정보를 생성해낸다는 점에서 차별화되는 기법이다. 이러한 데이터 마이닝 기법을 교육 연구에 활용할 때 이를 교육 데이터 마이닝(Educational Data Mining, EDM)이라고 부르기도 한다. KEEP을 비롯한 교육 관련 패널 데이터가 이러한 교육데이터 마이닝에 활용될 수 있음은 물론이다.
패널데이터는 자료의 특성 및 연구 주제에 따라 다양한 방식으로 활용 가능하다. 최근 패널데이터를 빅데이터와도 비슷하게 이해해 데이터 마이닝을 적용하려는 시도가 있고 KEEP을 비롯한 교육 관련 패널 데이터가 이러한 교육데이터 마이닝에 활용될 수 있다.