数据挖掘工具是允许用户从数据中提取信息的软件组件和理论。这些工具为个人和公司提供了收集大量数据并使用这些数据来确定特定用户或用户组的能力。数据挖掘工具的一些最常见用途是在领域中使用数据挖掘工具的目的是...
数据挖掘工具是允许用户从数据中提取信息的软件组件和理论。这些工具为个人和公司提供了收集大量数据并使用这些数据来确定特定用户或用户组的能力。数据挖掘工具的一些最常见用途是在领域中使用数据挖掘工具的目的是发现隐藏在信息中的模式人工提取数据已经有几百年的历史了,然而,数据挖掘的自动化从计算机时代开始就已经非常普遍,各种计算机科学的出现帮助支持了开发数据挖掘工具的概念。使用这些工具的总体目标是发现隐藏的模式。例如,如果一家营销公司发现一个人每月从纽约市到洛杉矶旅行,该公司向个人公布目的地的详细信息是有益的。

可以使用数据挖掘工具从原始数据中提取信息在数据挖掘行业内,已经制定了标准来定义数据挖掘工具的使用参数计算机械协会的知识发现和数据挖掘特别兴趣小组(SIGKDD)每年都会召开一次会议,以确定所使用的过程。该小组还负责评估个人和公司数据分析的伦理影响名为
sigkd Explorations的小组。在数据挖掘中使用的最普遍的工具是称为数据库中的知识发现(KDD)的过程。KDD是由Gregory Piatetsky Shapiro于1989年开发的,用户能够对原始数据进行处理,挖掘出数据中的信息,并以信息管理的形式解释各种结果,数据挖掘工具的最重要形式之一就是用于21世纪的反恐斗争在美国,国家研究委员会使用模式挖掘和基于主题的数据挖掘的概念来识别世界各地大量信息中的恐怖活动。模式挖掘是指在大量数据中定位模式的过程。基于主题的数据挖掘试图识别个人。这两种技术也可以通过定义客户群的思维方式和客户之间的交互关系在一般业务实践中使用。