Data mining: differenze tra le versioni

Versione delle 22:26, 1 ott 2006

Versione delle 01:00, 11 nov 2006

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In informatica, il '''data mining''' (letteralmente: ''estrazione da una miniera di dati'') è l'estrazione di informazione utile, eseguita in modo automatico o semiautomatico, da grandi quantità di dati. Questo tipo di attività è cruciale in molti ambiti della [[ricerca scientifica]], ma anche in altri settori (per esempio in quello delle [[ricerca di mercato|ricerche di mercato]]).

Le tecniche e gli [[algoritmo|algoritmi]] di data mining hanno lo scopo di analizzare vasti campioni di dati, allo scopo diper identificare interessanti regolarità, dette [[pattern]]. I pattern così identificati possono essere, nella ricerca scientifica, il punto di partenza per ipotizzare e quindi verificare nuove relazioni di tipo causale fra fenomeni; in generale, possono servire in senso [[statistica|statistico]] per formulare previsioni su nuovi insiemi di dati.

Un concetto correlato al "data mining" è quello di [[machine learning]] (''apprendimento automatico''); infatti, l'identificazione di pattern può paragonarsi all'apprendimento, da parte del sistema di data mining, di una relazione causale precedentemente ignota, cosa che trova applicazione in ambiti come quello degli [[algoritmo euristico|algoritmi euristici]] e della [[intelligenza artificiale]]. Tuttavia, occorre notare che il processo di data mining è sempre sottoposto al rischio di "rivelare" relazioni causali ''inesistenti''.