Data Mining คือกระบวนการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มที่เป็นประโยชน์และใหม่ๆ โดยวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลจำนวนมากในคลังข้อมูล ใช้เทคโนโลยีรู้จำรูปแบบ รวมถึงเทคนิคสถิติและคณิตศาสตร์
นั่นคือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงความเป็นจริงเพื่อค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิด และสรุปข้อมูลในวิธีที่นวัตกรรม ซึ่งเป็นเหตุผลและมีประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล
เป็นกระบวนการคัดเลือก สำรวจ และสร้างแบบจำลองข้อมูลปริมาณมาก เพื่อหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักมาก่อน เพื่อผลลัพธ์ที่ชัดเจนและมีประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล
การจ้างนอก Data Mining ทำให้งานเสร็จเร็วขึ้น ต้นทุนต่ำ บริษัทเฉพาะทางใช้เทคโนโลยีใหม่จัดเก็บข้อมูลที่ค้นหาไม่ได้ด้วยตนเอง มีข้อมูลมหาศาลบนแพลตฟอร์มหลายแห่ง แต่ความรู้ที่เข้าถึงได้มีจำกัด
Data Mining Interface ให้สื่อกลาง (Medium) ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สื่อสารกับกระบวนการ Data Mining ได้ ยากที่จะใช้ Data Mining Query Language Graphical User Interface (GUI) สามารถใช้สื่อสารกับระบบ Data Mining ได้ Data Mining Query Language สามารถทำหน้าที่เป็น Core Language ที่ด้านบน GUIs สามารถออกแบบได้ง่าย
องค์ประกอบฟังก์ชันของ Data Mining
Data Mining ประกอบด้วยองค์ประกอบฟังก์ชันต่อไปนี้:
1. Data Collection และ Data Mining Query Composition
อนุญาตให้ผู้ใช้ระบุ Task-relevant Data Sets และเขียน Data Mining Queries
2. Presentation of Discovered Patterns (การนำเสนอรูปแบบที่ค้นพบ)
อนุญาตให้แสดงรูปแบบที่ค้นพบในรูปแบบต่างๆ เช่น ตาราง กราฟ แผนภูมิ และเทคนิค Visualization อื่นๆ
3. Hierarchy Specification และ Manipulation (การระบุและจัดการลำดับชั้น)
อนุญาตให้ทำ Specification ของ Concept Hierarchy ทั้งด้วยมือหรืออัตโนมัติ ยังอนุญาตให้ Concept Hierarchies ปรับเปลี่ยนหรือปรับตัวอัตโนมัติตามการกระจายของชุดข้อมูลที่กำหนด
4. Manipulation of Data Mining Primitives (การจัดการ Primitive ของ Data Mining)
เปิดใช้งานการปรับเปลี่ยนที่ทรงพลังของการดำเนินการ Data Mining เช่น การเลือก การแสดง และการเปลี่ยนแปลง Concept Hierarchies
5. Interactive Multilevel Mining (การขุดหลายระดับเชิงโต้ตอบ)
เปิดใช้งาน Roll-up หรือ Drill-down Operations บนรูปแบบที่ระบุได้ การออกแบบ Data Mining Interfaces ควรพิจารณา Class ของผู้ใช้ที่ต่างกันด้วย ผู้ใช้ของระบบ Data Mining สามารถจัดประเภทได้ เช่น Business Analysts และ Business Executives
Business Analysts ต้องการความยืดหยุ่นและความสะดวกในการเลือกส่วนต่างๆ ของข้อมูล จัดการ Dimensions และปรับ Data Mining Processes ขณะที่ Business Executives ต้องการการนำเสนอและการตีความผลลัพธ์ Data Mining ที่ชัดเจน การรวมผลลัพธ์ Data Mining เข้ากับกระบวนการเขียนรายงานและนำเสนอที่ง่าย ระบบ Data Mining ที่ออกแบบดีควรให้ User-friendly Interfaces สำหรับทั้งสองประเภทของผู้ใช้
