"データマイニング(Khai thác dữ liệu)" là quá trình trích xuất thông tin và mẫu có giá trị từ khối lượng lớn dữ liệu. Quá trình này liên quan đến việc phân tích các tập dữ liệu lớn lưu trữ trong データベース(Cơ sở dữ liệu) hoặc kho dữ liệu để phát hiện các mối quan hệ, xu hướng và quy tắc ẩn. 

Các yếu tố chính của データマイニング(Khai thác dữ liệu) bao gồm:

・Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Quá trình bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu, sau đó tiền xử lý để xử lý các giá trị thiếu, bất thường và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
・Khám phá mẫu: Sử dụng các phương pháp thống kê và thuật toán học máy khác nhau để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Điều này có thể bao gồm các nhiệm vụ như dự đoán, phân loại và phân cụm.
・Trích xuất kiến thức: Trích xuất thông tin và kiến thức có giá trị từ các mẫu và mối quan hệ đã phát hiện. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định và xây dựng các chiến lược. Ví dụ, phân tích xu hướng mua sắm của khách hàng để tối ưu hóa chiến lược マーケティング(Tiếp thị).
・Đánh giá và giải thích kết quả: Kết quả của データマイニング(Khai thác dữ liệu) được đánh giá để hiểu cách chúng có thể hỗ trợ trong việc ra quyết định kinh doanh. Dựa trên đánh giá, có thể thực hiện các cải tiến cho các phương pháp hoặc quy trình phân tích.

データマイニング(Khai thác dữ liệu) được sử dụng rộng rãi trong việc ra quyết định kinh doanh, quản lý rủi ro và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị, làm cho nó trở thành một phần quan trọng của trí tuệ doanh nghiệp và phân tích dữ liệu.