Εξόρυξη δεδομένων

Από τη Βικιπαίδεια, την ελεύθερη εγκυκλοπαίδεια
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση

Εξόρυξη δεδομένων (ή ανακάλυψη γνώσης από βάσεις δεδομένων)[1] είναι η εξεύρεση μιας (ενδιαφέρουσας, αυτονόητης, μη προφανής και πιθανόν χρήσιμης) πληροφορίας ή προτύπων από μεγάλες βάσεις δεδομένων με χρήση αλγορίθμων ομαδοποίησης ή κατηγοριοποίησης και των αρχών της στατιστικής, της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και των συστημάτων βάσεων δεδομένων. Στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η πληροφορία που θα εξαχθεί και τα πρότυπα που θα προκύψουν να έχουν δομή κατανοητή προς τον άνθρωπο έτσι ώστε να τον βοηθήσουν να πάρει τις κατάλληλες αποφάσεις.

Ο όρος εξόρυξη δεδομένων είναι μία έννοια που συνήθως παραπέμπει σε κάθε είδος φόρμας με μεγάλη ποσότητα δεδομένων ή επεξεργασία δεδομένων (συλλογή, εξαγωγή δεδομένων, warehouse, ανάλυση δεδομένων και στατιστικής) αλλά επίσης γενικεύεται σε κάθε είδος συστήματος υποστήριξης αποφάσεων συμπεριλαμβανομένου της τεχνητής νοημοσύνης, της εκμάθησης μηχανής και της επιχειρηματικής ευφυΐας. Στην ορθή χρήση του όρου η λέξη κλειδί είναι η ανακάλυψη, που ορίζεται ως η ανίχνευση κάτι καινούριου.

Ο πραγματικός στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η αυτόματη ή ημιαυτόματη ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένα για την εξαγωγή κάποιου ενδιαφέροντος προτύπου που ήταν άγνωστο μέχρι εκείνη τη στιγμή, όπως ομάδες από εγγραφές δεδομένων (συσταδοποίηση), ασυνήθιστες εγγραφές (anomaly detection) και εξαρτήσεις (κανόνες συσχετίσεων). Αυτό συνήθως συμπεριλαμβάνει τη χρήση βάσης δεδομένων όπως χωρικά ευρετήρια. Αυτά τα πρότυπα ύστερα μπορούν να θεωρηθούν ως μία περιγραφή των δεδομένων εισαγωγής και να χρησιμοποιηθούν για περαιτέρω ανάλυση ή για παράδειγμα στην εκμάθηση μηχανής και στην προγνωστική ανάλυση. Για παράδειγμα, η εξόρυξη δεδομένων θα μπορούσε να προσδιορίσει πολλαπλά σύνολα στα δεδομένα, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν μετά για να εξασφαλίσουν περισσότερο ακριβή αποτελέσματα από ένα σύστημα υποστήριξης αποφάσεων. Παρότι η συλλογή δεδομένων και η προετοιμασία δεδομένων, αλλά και η ερμηνεία των αποτελεσμάτων και εκθέσεων δεν αποτελούν μέρος της εξόρυξης δεδομένων, παρ' όλα αυτά ανήκουν στην ανακάλυψη γνώσης από βάσεις δεδομένων σαν κάποια επιπρόσθετα βήματα.

Άλλοι σχετικοί όροι της εξόρυξης δεδομένων είναι οι data dredging, data fishing και data snooping, που αναφέρονται στην χρήση μεθόδων της εξόρυξης δεδομένων για να πάρουν δείγματα από μεγαλύτερη συλλογή δεδομένων που είναι (ή μπορεί να είναι) πολύ μικρά για αξιόπιστα στατιστικά συμπεράσματα που έγιναν σχετικά με τη εγκυρότητα των προτύπων που ανακαλύφθηκαν. Αυτές οι μέθοδοι, επίσης, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την δημιουργία νέων υποθέσεων προς εξέταση έναντι μεγαλύτερων συλλογών δεδομένων.

Ιστορία και Εξέλιξη[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Η χειροκίνητη εξαγωγή προτύπων από δεδομένα συμβαίνει εδώ και αιώνες. Οι πρώτοι μέθοδοι για τον προσδιορισμό προτύπων ήταν αυτοί της θεωρίας Bayes και της ανάλυσης της παλινδρόμησης. O πολλαπλασιασμός, η ευρεία διαθεσιμότητα και η εξέλιξη της τεχνολογίας υπολογιστών έχουν αυξήσει τον όγκο των συγκεντρωμένων δεδομένων και την ζήτηση για αποδοτικούς και αποτελεσματικούς χειρισμούς. Καθώς οι συλλογές δεδομένων αυξήθηκαν τόσο σε όγκο όσο και σε πολυπλοκότητα, η χειρωνακτική ανάλυση των δεδομένων έχει αντικατασταθεί από την αυτόματη επεξεργασία δεδομένων. Σε αυτό συνέβαλαν άλλες ανακαλύψεις της επιστήμης των υπολογιστών, όπως τα νευρωνικά δίκτυα, η συσταδοποίηση, οι γενετικοί αλγόριθμοι (1950), τα δέντρα απόφασης (1960) και η μηχανή υποστήριξης διανυσμάτων(1990). Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία εφαρμογής αυτών των μεθόδων στα δεδομένα με σκοπό την αποκάλυψη άγνωστων προτύπων [2] σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτό γεφυρώνει το χάσμα της εφαρμοσμένης στατιστικής και της τεχνητής νοημοσύνης (τα οποία συνήθως παρέχουν το μαθηματικό υπόβαθρο) με την διαχείριση βάσης δεδομένων κάνοντας χρήση του τρόπο με τον οποίο αποθηκεύονται και κατατάσσονται στη βάση δεδομένων για να εκτελέσουν την θεωρία και τους διαθέσιμους αλγορίθμους περισσότερο αποτελεσματικά, επιτρέποντας σε τέτοιες μεθόδους να εφαρμόζονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Διαδικασία[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Η διαδικασία ανακάλυψης γνώσης από βάσεις δεδομένων(KDD) συνήθως ορίζεται από τα εξής στάδια:

  1. Συλλογή
  2. Προεπεξεργασία
  3. Μετασχηματισμός
  4. Εξόρυξη δεδομένων
  5. Ερμηνεία/Αξιολόγηση.[3]

Υπάρχουν όμως κι άλλες παραλλαγές για τον ορισμό των σταδίων αυτών σύμφωνα και με το CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) όπου τα στάδια έχουν ως εξής:

  1. Κατανόηση Θέματος
  2. Κατανόηση δεδομένων
  3. Προετοιμασία δεδομένων
  4. Μοντελοποίηση
  5. Αξιολόγηση
  6. Ανάπτυξη ή απλοποιημένη διαδικασία όπως
  1. Προ-επεξεργασία
  2. Εξόρυξη δεδομένων
  3. Επικύρωση αποτελέσματος.

Προ-επεξεργασία[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Πριν την εφαρμογή των αλγορίθμων εξόρυξης δεδομένων, το ερευνώμενο σύνολο δεδομένων πρέπει να συναρμολογείται. Καθώς η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να αποκαλύψει μόνο τα πρότυπα που πράγματι εμφανίζονται στα δεδομένα, το σύνολο δεδομένων που ερευνούμε, πρέπει να είναι αρκετά μεγάλο για να περιέχει αυτά τα πρότυπα παραμένοντας να εξορυχθεί σε ένα αποδεκτό χρονικό διάστημα. Μία συνηθισμένη πηγή για δεδομένα είναι η data mart ή η data warehouse. Η προεπεξεργασία είναι απαραίτητη για την ανάλυση πολυπαραγοντικών συνόλων δεδομένων πριν την εξόρυξη δεδομένων.

Έτσι το ερευνώμενο σύνολο καθαρίζεται.Το καθάρισμα δεδομένων διαγράφει τις παρατηρήσεις που περιέχουν θόρυβο και αυτές με ελλειπή ή ελλείποντα δεδομένα.

Τεχνικές[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Η εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει κάποιες από τις ακόλουθες τάξεις διαδικασιών:[3]

  • Ανίχνευση ανωμαλιών (Anomaly detection) - Ο προσδιορισμός ασυνήθιστων εγγραφών δεδομένων, που μπορεί να παρουσιάζουν κάποιο ενδιαφέρον ή λάθη στα δεδομένα που απαιτούν περαιτέρω έρευνα.
  • Κανόνες συσχέτισης (Μοντέλο αλληλεξάρτησης) - Αναζητήσεις για σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών. Για παράδειγμα, ένα σούπερ μάρκετ μπορεί να συλλέξει δεδομένα που αφορούν τις αγοραστικές τους συνήθειες. Χρησιμοποιώντας τους κανόνες συσχέτισης, το σούπερ μάρκετ μπορεί να υπολογίσει ποια προϊόντα αγοράζονται συνήθως μαζί και να χρησιμοποιήσει αυτή την πληροφορία για αγοραστικούς σκοπούς.
  • Συσταδοποίηση - είναι η διαδικασία ανακάλυψης ομάδων και δομών στα δεδομένα που είναι "παρόμοια" κατά κάποιο τρόπο,χωρίς να χρησιμοποιούνται γνωστές δομές στα δεδομένα.
  • Κατηγοριοποίηση - είναι η διαδικασία γενίκευσης γνωστών δομών για την εφαρμογή τους πάνω σε νέα δεδομένα. Παραδείγματος χάριν, ένα πρόγραμμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ενδέχεται να προσπαθήσει να χαρακτηρίσει ένα μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ως νόμιμο ή spam.
  • Παλινδρόμηση (στατιστική) - Προσπαθεί να βρει μία συνάρτηση που μοντελοποιεί τα δεδομένα με το λιγότερο λάθος.

Επικύρωση αποτελέσματος[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Το τελικό βήμα της ανακάλυψης γνώσης από δεδομένα είναι η επικύρωση των προτύπων που εξήχθησαν από τους αλγορίθμους της εξόρυξης δεδομένων που απευθύνονται σε ευρύτερο σύνολο δεδομένων. Δεν είναι όλα τα πρότυπα που βρέθηκαν απαραίτητα έγκυρα. Είναι συνηθισμένο για τους αλγορίθμους της εξόρυξης δεδομένων να βρίσκουν πρότυπα στο σύνολο εκπαίδευσης, τα οποία δεν υπάρχουν στο γενικό σύνολο δεδομένων. Αυτό καλείται υπερφόρτωση(overfitting).Για να ξεπεραστεί αυτό, στην εκτίμηση χρησιμοποιείται ένα δοκιμαστικό σύνολο δεδομένων στο οποίο δεν έχουν εφαρμοστεί οι αλγόριθμοι της εξόρυξης δεδομένων. Τα πρότυπα, που έχουν προκύψει, εφαρμόζονται σε αυτό το δοκιμαστικό σύνολο και το προκύπτον αποτέλεσμα συγκρίνεται με το επιθυμητό. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος της εξόρυξης δεδομένων που ξεχωρίζει τα ανεπιθύμητα μηνύματα με τα "επιθυμητά" θα εφαρμοζόταν σε ένα σύνολο εκπαίδευσης από δείγματα ηλεκτρονικών μηνυμάτων.Μόλις εφαρμοζόταν, τα εξαχθείσα πρότυπα θα εφαρμόζονταν στο δοκιμαστικό σύνολο μηνυμάτων στο οποίο δεν είχε εφαρμοστεί πριν. Η ευστοχία αυτών των προτύπων μπορεί τώρα να μετρηθεί από τα πόσα μηνύματα έχουν καταταχθεί-ταξινομηθεί σωστά. Ένας αριθμός από στατιστικές μεθόδους μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση του αλγορίθμου, όπως το ROC curves.

Αν τα πρότυπα δεν ανταποκρίνονται με τα επιθυμητά κριτήρια, τότε είναι απαραίτητο να εκτιμηθεί ξανά και να αλλαχθεί η προ-επεξεργασία και η εξόρυξη δεδομένων. Στην αντίθετη περίπτωση που ανταποκρίνονται με τα επιθυμητά κριτήρια, το τελικό στάδιο είναι να ερμηνευτούν τα πρότυπα και να τα μετατρέψουμε σε γνώση.

Εφαρμογές[4][Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Ιατρική[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Τα τελευταία χρόνια, η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται ευρέως στoυς τομείς της ιατρικής, όπως η βιοϊατρική ,το DNA ,η γενετική και η φαρμακευτική. Στον τομέα της γενετικής, ο σκοπός είναι να κατανοήσουμε την χαρτογράφηση της σχέσης μεταξύ της μεταβολής των ακολουθιών του ανθρώπινου DNA και την προδιάθεση στην αρρώστια. Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα σημαντικό εργαλείο που μπορεί να βοηθήσει στην βελτίωση της διάγνωσης, της πρόληψης και της θεραπείας των ασθενειών.

  • Εξαιτίας της αύξησης των βιοϊατρικών ερευνών, η μεγάλη κλίμακα γονιδιακών προτύπων και λειτουργιών πρέπει να εξετασθεί. Τα εργαλεία της εξόρυξης δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν σε μεγάλο βαθμό για να μελετήσουμε την σύσταση του DNA και να βρούμε ποικίλα πρότυπα και λειτουργίες αυτού.
  • Ένας από τους κύριους στόχους που σχετίζεται με την ανάλυση δεδομένων του DNA είναι η σύγκριση ποικίλων ακολουθιών και η αναζήτηση ομοιοτήτων μεταξύ των δεδομένων του DNA. Η σύγκριση κυρίως περιλαμβάνει την γονιδιακή ακολουθία υγιών και βλαβερών ιστών για να βρει την διαφορά ανάμεσα σε αυτούς τους δύο τύπους. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί ανακτώντας τις τάξεις υγιών αλλά και βλαβερών γονιδιακών ακολουθιών και μετά βρίσκοντας τις συχνά εμφανιζόμενες μορφές των δύο τάξεων. Αυτή η ανάλυση βοηθάει στο να βρίσκουμε τις ομοιότητες και τις διαφορές στις γενετικές ακολουθίες.
  • Στην βιοϊατρική , ερευνάται αν οι περισσότερες ασθένειες προκαλούνται από ένα συνδυασμό των γονιδίων. Η μέθοδος της συσχέτισης χρησιμοποιείται για να καθορίσει την συνύπαρξη ομάδων των γονιδίων και επίσης μπορούμε να εξετάσουμε την αλληλεπίδραση και την σχέση μεταξύ των γονιδίων.
  • Τα εργαλεία της οπτικοποίησης παίζουν επίσης ένα σημαντικό ρόλο στην εξόρυξη δεδομένων στην βιοϊατρική. Τα εργαλεία αυτά μπορούν να παρουσιάσουν πολύπλοκες δομές γονιδίων σε γράφους, δένδρα και αλυσίδες. Η οπτική παρουσίαση βοηθάει στην καλύτερη κατανόηση αυτών των δομών για ανακάλυψη γνώσης και εξερεύνηση των δεδομένων.
  • Υπάρχουν διάφοροι συνδυασμοί γονιδίων που συμβάλλουν στις ασθένειες, αλλά αυτά τα γονίδια ενεργοποιούνται σε διαφορετικά επίπεδα. Η ανάλυση μονοπατιού (path analysis[5]) χρησιμοποιείται για να συνδέει διαφορετικά γονίδια με διαφορετικά στάδια κατά την εξέλιξη της ασθένειας. Η ανάλυση μονοπατιού διαδραματίζει ένα σπουδαίο ρόλο στην γενετική.

Οικονομία[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Άλλος τομέας που εφαρμόζεται η εξόρυξη δεδομένων είναι η οικονομία. Τα οικονομικά δεδομένα κυρίως συλλέγονται από τράπεζες και από άλλους οικονομικούς οργανισμούς. Τα δεδομένα αυτά συνήθως είναι αξιόπιστα, ολοκληρωμένα και έχουν υψηλή ποιότητα και απαιτούν συστηματική μέθοδο για την ανάλυση αυτών. H συνεισφορά της εξόρυξης δεδομένων στην επιστήμη της οικονομίας συναντάται στην συλλογή και κατανόηση των δεδομένων, στην βελτίωση δεδομένων (data refinement), στην δημιουργία και εκτίμηση ενός μοντέλου και στην ανάπτυξη αυτού. Η σωστή ανάλυση των οικονομικών δεδομένων μας διευκολύνει στο να παίρνουμε καλύτερες αποφάσεις ενεργώντας σύμφωνα με την ανάλυση της αγοράς. Τα εργαλεία και οι τεχνικές της εξόρυξης δεδομένων βοηθούν στο να αναλύσουμε τα οικονομικά δεδομένα με τους παρακάτω τρόπους:

  • Τα δεδομένα που συλλέγονται από διάφορα οικονομικά ινστιτούτα, όπως οι τράπεζες ,συγκεντρώνονται αρχικά στην αποθήκη δεδομένων (data warehouse). Οι τεχνικές της πολυδιάστατης ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιούνται για την ανάλυση τέτοιων δεδομένων που συλλέγονται στην αποθήκη δεδομένων για τις γενικές ιδιότητές του.
  • Μία άλλη εφαρμογή της εξόρυξης δεδομένων σχετίζεται με την πρόβλεψη αποπληρωμής δανείου και πολιτικές πίστωσης του πελάτη. Μέθοδοι της εξόρυξης όπως η επιλογή χαρακτηριστικών (feature selection) βοηθάει στην ταυτοποίηση ποικίλων χαρακτηριστικών όπως το επίπεδο εισοδήματος του πελάτη, την εξόφληση ανάλογα με τα έσοδα, την πιστωτική του ιστορία κτλ. Με την επεξεργασία αυτών των χαρακτηριστικών, η τράπεζα μπορεί να αποφασίσει για τις πολιτικές δανειοδότησης βάσει των σχετικά χαμηλών κινδύνων. Οι τεχνικές της συσταδοποίησης και της ταξινόμησης βοηθούν τα οικονομικά ινστιτούτα να ομαδοποιούν διάφορους πελάτες που έχουν κοινά χαρακτηριστικά. Η αποτελεσματική συσταδοποίηση και οι μέθοδοι φιλτραρίσματος βοηθούν τις τράπεζες να ταυτοποιούν μία ομάδα πελατών, να συσχετίζουν ένα νέο πελάτη με την παρούσα ομάδα και να τους παρέχουν κοινά οφέλη.
  • Τα εργαλεία της εξόρυξης δεδομένων βοηθούν τα οικονομικά ινστιτούτα να αναγνωρίζουν τις απάτες και τα εγκλήματα από παραποιημένα δεδομένα από τις διάφορες βάσεις δεδομένων και από το ιστορικό συναλλαγών που έγιναν από τους πελάτες. Οι τεχνικές οπτικοποίησης βοηθούν στην παρουσίαση δεδομένων με διαφορετικές μορφές, όπως γράφοι που βασίζονται σε συγκεκριμένα γνωρίσματα. Προβάλλοντας τα δεδομένα από διάφορες οπτικές γωνίες, η τράπεζα δύναται να διακρίνει τους πελάτες που έχουν επιχειρήσει παράνομες πράξεις και μετά μια λεπτομερής έρευνα αυτών των ύποπτων περιπτώσεων βοηθάει στην εξιχνίαση των απατών και των εγκλημάτων.

Τηλεπικοινωνία[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

Η τηλεπικοινωνιακή βιομηχανία αναπτύσσεται πολύ γρήγορα όπως και η τεχνολογία. Αυτές τις μέρες οι τηλεπικοινωνιακές υπηρεσίες έχουν επεκταθεί από τοπικές και μεγάλης απόστασης τηλεπικοινωνίες, στην χρήση φαξ, συσκευές τηλεειδοποίησης, κινητό τηλέφωνο, και ηλεκτρονικό ταχυδρομείο. Εξαιτίας των εξελίξεων στις τηλεπικοινωνιακές τεχνολογίες και για να δουλέψουν αποτελεσματικά αυτές οι τεχνολογίες, οι τεχνικές της εξόρυξης δεδομένων ενσωματώνονται σε αυτές τις τεχνολογίες για να παράγουν αποδοτικά αποτελέσματα. Η εξόρυξη δεδομένων βοηθάει στην διάκριση τηλεπικοινωνιακών προτύπων, καταπολέμησης παράνομων δραστηριοτήτων, και επίσης βοηθάει στην καλύτερη χρήση των πόρων και στη βελτίωση της ποιότητας των υπηρεσιών. Η εξόρυξη δεδομένων βελτιώνει τις τηλεπικοινωνιακές υπηρεσίες με τους εξής τρόπους:

  • Τα τηλεπικοινωνιακά δεδομένα που συλλέγονται, περιλαμβάνουν τον τύπο κλήσης, την τοποθεσία του καλούντος και του κληθέντος, τον χρόνο κλήσης, την διάρκεια κλήσης κλπ. Η πολυδιάστατη ανάλυση βοηθά στον προσδιορισμό και στην σύγκριση του φορτιού του συστήματος, κίνηση δεδομένων, και κέρδος κλπ. Η ανάλυση μπορεί να δείξει διαγράμματα και γράφους των πόρων του συστήματος, του προορισμού κλπ κάνοντας χρήση των εργαλείων οπτικοποίησης της εξόρυξης δεδομένων. Τέτοια εργαλεία όπως η συσχετισμένη οπτικοποίηση και η συσταδοποίηση παρέχουν χρήσιμες υπηρεσίες στην ανάλυση των δεδομένων τηλεπικοινωνίας.
  • Το κυρίως πρόβλημα που αντιμετωπίστηκε από την βιομηχανία τηλεπικοινωνιών είναι οι παράνομες δραστηριότητες. Αυτές οι δραστηριότητες μπορεί να έχουν να κάνουν με σκόπιμες κλήσεις κατά την ώρα αιχμής, περιοδικές κλήσεις κ.α. με αποτέλεσμα να επιδρούν αρνητικά στην επίδοση του δικτύου επικοινωνιών. Μέθοδοι όπως η συσταδοποίηση και η ανάλυση ακραίων τιμών, συνεισφέρει στην ανίχνευση παράνομων προτύπων βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα των υπηρεσιών τηλεπικοινωνίας.
  • Εκμεταλλευόμενοι τα εργαλεία της εξόρυξης δεδομένων είναι δυνατή η δημιουργία προφίλ των πελατών και ο εντοπισμός βλαβών στο δίκτυο.[6]
  • Τέλος, η ανάλυση συσχετιζόμενων και ακολουθιακών προτύπων ενθαρρύνει την προώθηση νέων και ποικίλων υπηρεσιών τηλεπικοινωνίας.

Οι εκτεταμένες αλλαγές στην υιοθέτηση και χρησιμοποίηση των νέων τεχνολογιών στις μεγάλες αλλά και στις μικρές επιχειρήσεις έχει ως αποτέλεσμα την συγκέντρωση μεγάλου αριθμού δεδομένων από τις οικονομικές συναλλαγές. Είναι ευθύνη του αναλυτή να αναλύσει αυτές τις συναλλαγές και να εντοπίσει τις απάτες και τα λάθη μέσα σε αυτές. Λόγο των αλλαγών των τάσεων μέσα στην επιχείρηση, είναι δύσκολο να επεξεργαστείς και να αναλύσεις τα δεδομένα με παλαιές μεθόδους. Οι περιορισμοί που εμφανίζουν αυτές οι μέθοδοι μας έχουν οδηγήσει στην εκμετάλλευση των εργαλείων της εξόρυξης για καλύτερα και περισσότερο αξιόπιστα αποτελέσματα.

Παραπομπές[Επεξεργασία | επεξεργασία κώδικα]

  1. Ελένη Γολέμη.,(2010).Κρυπτογραφία & Εξόρυξη Δεδομένων.Ανακτήθηκε στις 16 Ιουλίου από http://nemertes.lis.upatras.gr/jspui/bitstream/10889/4791/1/ergasia-golemie.pdf
  2. Kantardzic, Mehmed (2003). Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. John Wiley & Sons. ISBN 0-471-22852-4. OCLC 50055336. 
  3. 3,0 3,1 Fayyad, Usama (1996). «From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases». http://www.kdnuggets.com/gpspubs/aimag-kdd-overview-1996-Fayyad.pdf. Ανακτήθηκε στις 2012-07-16. 
  4. Simmi Bagga., Dr. G.N. Singh., (2012).Applications of Data Mining.Ανακτήθηκε στις 19 Απριλίου ,2012 από http://www.ijsett.com/images/P5.pdf
  5. path analysis
  6. Γούλου Ζωή.,(2010). Εφαρμογή μεθόδων εξόρυξης δεδομένων στη διαχείριση πελατειακών σχέσεων. Ανακτήθηκε στις 18 Ιουλίου από http://dspace.lib.uom.gr/bitstream/2159/14808/6/GoulouZoiMsc2012.pdf
Στο λήμμα αυτό έχει ενσωματωθεί κείμενο από το λήμμα Data mining της Αγγλικής Βικιπαίδειας, η οποία διανέμεται υπό την GNU FDL και την CC-BY-SA 3.0. (ιστορικό/συντάκτες).