Data Mining คืออะไร
Extract/Mining Knowledge จากข้อมูลปริมาณมาก ใช้ที่มีข้อมูลมหาศาล
Data Mining = Interdisciplinary Field: Database Systems, Statistics, Machine Learning, Visualization, Data Science อาจใช้: Neural Networks, Fuzzy/Rough Sets, Knowledge Representation, Inductive Logic Programming, High-performance Computing
ขึ้นกับ Data Type/Application อาจรวม: Spatial Analysis, Information Retrieval, Pattern Recognition, Image Analysis, Signal Processing, Computer Graphics, Network Tech, Economics, Business, Bioinformatics, Psychology
การจัดประเภท
1. ตาม Databases ที่ Mine
- Data Models: Relational, Transactional, Object-Relational, Data Warehouse Mining
- Special Data Types: Spatial, Time-Series, Text, Stream, Multimedia, WWW Mining
2. ตาม Knowledge ที่ Mine
จาก Data Mining Functionalities: Characterization, Discrimination, Association, Correlation, Classification, Prediction, Clustering, Outlier Analysis, Evolution Analysis ระบบส่วนใหญ่รองรับหลาย Functions
3. ตาม Techniques ที่ใช้
Fundamental Techniques: Degree of User Interaction (Autonomous, Interactive Exploratory, Query-driven) หรือ Data Analysis Methods
4. ตาม Applications
Tailored สำหรับ: Finance, Telecommunications, DNA, Stock Markets, Email, etc. ต้องการ Application-specific Methods
