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Data mining

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Il Data mining, o estrazione dei dati, è il processo di scoperta di modelli in grandi serie di dati che coinvolgono metodi che si intersecano tra sistemi di Apprendimento automatico, statistiche e Database. Il Data mining è un sotto-campo interdisciplinare di Informatica e Statistica con l'obiettivo generale di estrarre informazioni (con metodi intelligenti) da un set di dati e trasformarle in una struttura comprensibile per un ulteriore utilizzo. 1) Il Data mining è la fase di analisi del processo di “scoperta della conoscenza nei database” o KDD. 2) Oltre la fase di analisi grezza, coinvolge anche aspetti di gestione dei dati e dei database, pre-elaborazione dei dati, considerazioni su modelli e inferenze, metriche di interesse, considerazioni sulla complessità, post-elaborazione delle strutture scoperte, visualizzazione e aggiornamento online. La differenza tra l'analisi dei dati e il Data mining è che l'analisi dei dati è utilizzata per testare modelli e ipotesi sul set di dati, per esempio, analizzando l'efficacia di una campagna di marketing, indipendentemente dalla quantità di dati; al contrario, il Data mining utilizza modelli di apprendimento automatico e statistici per scoprire schemi clandestini o nascosti in un grande volume di dati. 3)


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1)
Han, Kamber, Pei, Jaiwei, Micheline, Jian (9 giugno 2011) - “Data mining: concetti e tecniche” III ed
2)
Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro e Padhraic Smyth (1996) - “Dal data mining alla scoperta della conoscenza nei database”
3)
DL Olson (2007) - “Data mining nei servizi aziendali”
db/data_mining.txt · Ultima modifica: 13/04/2019 16:04 (modifica esterna)