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| - La mineria de dades (data mining) és un procés no trivial d'identificació d'informació vàlida, nova, potencialment útil i entenible, de patrons comprensibles que es troben ocults en les dades. Engloba tot un conjunt de tècniques encaminades a l'extracció de coneixement processable, implícit en les bases de dades. Està íntimament lligat a la supervisió de processos industrials, ja que resulta molt útil per aprofitar les dades emmagatzemades a les bases de dades. Les bases de la mineria de dades es troben en la intel·ligència artificial i en l'anàlisi estadística. Mitjançant els models extrets utilitzant tècniques de mineria de dades s'aborda la solució a problemes de predicció, classificació i segmentació de memòria. (ca)
- Εξόρυξη δεδομένων (ή ανακάλυψη γνώσης από βάσεις δεδομένων) (αγγλ. data mining) είναι η εξεύρεση μιας (ενδιαφέρουσας, αυτονόητης, μη προφανούς και πιθανόν χρήσιμης) πληροφορίας ή προτύπων από μεγάλες βάσεις δεδομένων με χρήση αλγορίθμων ομαδοποίησης ή και των αρχών της στατιστικής, της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και των συστημάτων βάσεων δεδομένων. Στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η πληροφορία που θα εξαχθεί και τα πρότυπα που θα προκύψουν να έχουν δομή κατανοητή προς τον άνθρωπο έτσι ώστε να τον βοηθήσουν να πάρει τις κατάλληλες αποφάσεις. (el)
- 데이터마이닝(data mining), 또는 자료채굴(資料採掘)은, 대규모로 저장된 데이터안에서 체계적이고 자동적으로 통계적규칙이나 짜임을 분석하여, 가치있는 정보를 빼내는 과정이다. 다른 말로는, KDD(데이터베이스속의 앎발견, knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. (ko)
- データマイニング（英語: data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。 (ja)
- L'estrazione di dati o data mining è l'insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. banche dati, data warehouse, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es. apprendimento automatico) e l'utilizzo scientifico, aziendale, industriale o operativo delle stesse. (it)
- Eksploracja danych, pozyskiwanie danych, drążenie danych, wydobywanie danych – jeden z etapów procesu uzyskiwania wiedzy z baz danych. Idea eksploracji danych polega na wykorzystaniu szybkości komputera do znajdowania ukrytych dla człowieka (właśnie z uwagi na ograniczone możliwości czasowe) prawidłowości w danych zgromadzonych w hurtowniach danych. Istnieje wiele technik eksploracji danych, które wywodzą się z ugruntowanych dziedzin nauki, takich jak statystyka (statystyczna analiza wielowymiarowa) i uczenie maszynowe. (pl)
- Databrytning, informationsutvinning eller datautvinning, av engelskans data mining, betecknar verktyg för att söka efter mönster, samband och trender i stora datamängder. Verktygen använder beräkningsmetoder för multivariat statistisk analys kombinerat med beräkningseffektiva algoritmer för maskininlärning och mönsterigenkänning hämtade från artificiell intelligens. (sv)
- 数据挖掘（英語：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“資料庫知識發現”（Knowledge-Discovery in Databases, KDD）的分析步骤 ，本质上属于机器学习的范畴。 类似词语“資料採礦”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。 (zh)
- التنقيب في البيانات (بالإنجليزية: data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة.كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات (عادة ما تكون كمية كبيرة)، لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات. يطلق اسم «نماذج» models على العلاقات والبيانات الملخصة التي يتم الحصول عليها من التنقيب في البيانات. يتعامل تنقيب البيانات عادة مع بيانات يكون قد تم الحصول عليها بغرض غير غرض التنقيب في البيانات (مثلاً قاعدة بيانات التعاملات في مصرف ما) مما يعني أن طريقة التنقيب في البيانات لاتؤثر مطلقاً على طريقة تجميع البيانات ذاتها. هذه هي أحد النواحي التي يختلف فيها التنقيب في البيانات عن الإحصاء، ولهذا يشار إلى عملية التنقيب في البيانات على أنها عملية إحصائية ثانوية. يشير التعريف أيضاً إلى أن كم (ar)
- Data mining ([dejta majnyn], angl. dolování z dat či vytěžování dat) je analytická metodologie získávání netriviálních skrytých a potenciálně užitečných informací z dat. Někdy se chápe jako analytická součást dobývání znalostí z databází (knowledge discovery in databases, KDD), jindy se tato dvě označení chápou jako souznačná. Často dochází také k překryvu s termínem data science, který bývá obvykle chápán šířeji než data mining. (cs)
- Unter Data-Mining [ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ] (von englisch data mining, aus englisch data ‚Daten‘ und englisch mine ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘) versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ (englisch für Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) übertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet. (de)
- Data mining is the process of extracting and discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems. Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science and statistics with an overall goal of extracting information (with intelligent methods) from a data set and transforming the information into a comprehensible structure for further use. Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD. Aside from the raw analysis step, it also involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating. (en)
- Datu-meatzaritza (inglesez data mining) estatistikaren (datu-analisiaren) eta konputazio-zientzien esparru bat da, datu-multzo erraldoietan ereduak aurkitzea helburu duena; informazioaren erauzte-prozesu horretan adimen artifizialeko, estatistikako eta ikasketa automatikoko metodoak erabiltzen dira. KDD (knowledge discovery in databases) izenez ezagutzen den prozesuaren zati bat besterik ez da. Izan ere, KDD prozesuak datu-meatzaritza aplikatu aurretik datuak biltzea, aukeratzea, garbitzea eta eraldatzea eskatu ohi du. Ondoren emaitzak ebaluatu, interpretatu eta azken erabakiak hartu behar izaten dira. (eu)
- La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de "knowledge discovery in databases" o KDD) es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, supone aspectos de gestión de datos y de bases de datos, de procesamiento de datos, del modelo y de las consideraciones de inferencia, de métricas de intereses, de consideraciones de la teorí (es)
- L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. (fr)
- Penggalian data (bahasa Inggris: data mining) adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari perusahaan, e-commerce, data saham, data sensus dan data bioinformatika), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan (in)
- Datamining (gegevensdelving, datadelving) is het gericht zoeken naar (statistische) verbanden tussen verschillende gegevensverzamelingen met als doel profielen op te stellen voor wetenschappelijk, journalistiek of commercieel gebruik. Zo'n verzameling gegevens kan gevormd worden door gebeurtenissen in een praktijksituatie te registreren (aankoopgedrag van consumenten, symptomen bij patiënten, et cetera) of door de resultaten van eerder uitgevoerde wetenschappelijke onderzoeken met elkaar te vergelijken en te herinterpreteren. (nl)
- Prospecção de dados (português europeu) ou mineração de dados (português brasileiro) (também conhecida pelo termo inglês data mining) é o processo de explorar dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. Esse é um tópico recente em ciência da computação, mas utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e reconhecimento de padrões. (pt)
- Data mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году. Применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой. (ru)
- Добува́ння да́них (англ. data mining), також глиби́нний ана́ліз да́них[джерело?] — процес напівавтоматичного аналізу великих баз даних з метою пошуку корисних фактів. Зазвичай поділяють на задачі класифікації, моделювання та прогнозування.[джерело?] (uk)
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