File:Spurious_correlations_-_spelling_bee_spiders.svg · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
data mining
Sign in to saveAlso known as data discovery, datamining, knowledge discovery, information mining, mining of data, mining data
процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных
Data mining is the process of searching through large collections of information to find hidden patterns and meaningful connections that might not be obvious at first glance. It matters because these discovered patterns can help businesses, researchers, and organizations make better decisions and understand trends in everything from customer behavior to scientific research.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
Research
48,772 papers- Data mining in clinical big data: the frequently used databases, steps, and methodological models.ReviewMilitary Medical Research · 2021Wu WT, Li YJ, Feng AZ et al.DOI: 10.1186/s40779-021-00338-z
- Clinical data mining: challenges, opportunities, and recommendations for translational applications.ReviewJournal of translational medicine · 2024Qiao H, Chen Y, Qian C et al.DOI: 10.1186/s12967-024-05005-0
- Different Data Mining Approaches Based Medical Text Data.ReviewJournal of healthcare engineering · 2021Xiao W, Jing L, Xu Y et al.DOI: 10.1155/2021/1285167
- Editorial--Data mining in bioinformatics.Journal of bioinformatics and computational biology · 2015Zhao XMDOI: 10.1142/S0219720015020047
- Process mining and data mining applications in the domain of chronic diseases: A systematic review.Artificial intelligence in medicine · 2023Chen K, Abtahi F, Carrero JJ et al.DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102645
- The role of data science in healthcare advancements: applications, benefits, and future prospects.ReviewIrish journal of medical science · 2022Subrahmanya SVG, Shetty DK, Patil V et al.DOI: 10.1007/s11845-021-02730-z
- Data mining and machine learning in HIV infection risk research: An overview and recommendations.ReviewArtificial intelligence in medicine · 2024Ge Q, Lu X, Jiang R et al.DOI: 10.1016/j.artmed.2024.102887
- Data mining and machine learning in cancer survival research: An overview and future recommendations.ReviewJournal of biomedical informatics · 2022Kaur I, Doja MN, Ahmad TDOI: 10.1016/j.jbi.2022.104026
via PubMed
Wikidata facts
- Image
- CRISP-DM Process Diagram.png
Show 4 more facts
- Commons category
- Data mining
- topic's main category
- Category:Data mining
- facet of
- multivariate statistics
- P13411
- monarch
via Wikidata · CC0
Article · Русский
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. Английское словосочетание «data mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а также интеллектуальный анализ данных. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (англ. knowledge discovery in databases, KDD). Основу методов data mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам data mining нередко относят статистические методы . Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями data mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний). Одно из важнейших назначений методов data mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений (визуализация), что позволяет использовать инструментарий data mining людьми, не имеющими специальной математической подготовки. Применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Available in 65 languages
- Español
- Français
- Deutsch
- 中文
- 日本語
- Русский
- Português
- Italiano
- العربية
- हिन्दी
- Albanian
- Armenian
- Assamese
- Azerbaijani
- Bahasa Indonesia
- Bangla
- Basque
- Bulgarian
Show 46 more
- Burmese
- Catalan
- cbk_zam
- Central Kurdish
- Croatian
- Czech
- Danish
- Estonian
- Finnish
- Galician
- Greek
- Hebrew
- Hungarian
- Ido
- Irish
- Kannada
- Latvian
- Macedonian
- Malay
- Malayalam
- Marathi
- Mongolian
- Nederlands
- Norwegian
- Norwegian Nynorsk
- Polski
- Romanian
- Serbian
- Serbian (Latin)
- simple
- Slovak
- Slovenian
- Sundanese
- Svenska
- Tajik
- Tamil
- Tiếng Việt
- Türkçe
- Ukrainian
- Welsh
- Wu Chinese
- Yiddish
- zh_yue
- فارسی
- ไทย
- 한국어
via Wikidata sitelinks · CC0