डेटा माइनिंग से तात्पर्य बड़ी मात्रा में डेटा से ज्ञान निकालने या खनन करने से है। डेटा माइनिंग का उपयोग आम तौर पर उन जगहों पर किया जाता है जहां बड़ी मात्रा में डेटा सहेजा और संसाधित किया जाता है।
डेटा माइनिंग एक अंतःविषय क्षेत्र है, जो डेटाबेस सिस्टम, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा साइंस जैसे विषयों के एक समूह का संयोजन है। यह उपयोग किए गए डेटा माइनिंग दृष्टिकोण पर निर्भर करता है, अन्य विषयों की तकनीकों को लागू किया जा सकता है, जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क, फ़ज़ी और/या रफ़ सेट सिद्धांत, ज्ञान प्रतिनिधित्व, आगमनात्मक तर्क प्रोग्रामिंग, या उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग।
यह खनन किए जाने वाले डेटा के प्रकारों पर या दिए गए डेटा माइनिंग एप्लिकेशन पर स्थापित होता है, डेटा माइनिंग सिस्टम स्थानिक डेटा विश्लेषण, डेटा पुनर्प्राप्ति, पैटर्न पहचान, छवि विश्लेषण, सिग्नल प्रोसेसिंग, कंप्यूटर ग्राफिक्स, नेटवर्क प्रौद्योगिकी से विधियों को भी एकीकृत कर सकता है। अर्थशास्त्र, व्यवसाय, जैव सूचना विज्ञान, या मनोविज्ञान।
डेटा माइनिंग का वर्गीकरण इस प्रकार है -
खनन किए गए डेटाबेस के प्रकार के अनुसार वर्गीकरण - डेटा माइनिंग सिस्टम को खनन किए गए डेटाबेस के प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है। डेटाबेस सिस्टम को विभिन्न मानदंडों (डेटा मॉडल, या डेटा के प्रकार या निहित अनुप्रयोगों सहित) के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक को अपनी डेटा माइनिंग तकनीक की आवश्यकता हो सकती है।
उदाहरण के लिए, यदि डेटा मॉडल के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, तो इसमें एक रिलेशनल, ट्रांजेक्शनल, ऑब्जेक्ट-रिलेशनल या डेटा वेयरहाउस माइनिंग सिस्टम हो सकता है। यदि विशेष प्रकार के डेटा हैंडलिंग के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, तो हमारे पास एक स्थानिक, समय-श्रृंखला, टेक्स्ट, स्ट्रीम डेटा, मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग सिस्टम या वर्ल्ड वाइड वेब माइनिंग सिस्टम हो सकता है।
खनन किए गए ज्ञान के प्रकार के अनुसार वर्गीकरण - डेटा माइनिंग सिस्टम को उनके ज्ञान के प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है। यह डेटा माइनिंग फ़ंक्शंस पर आधारित है, जिसमें लक्षण वर्णन, भेदभाव, जुड़ाव और सहसंबंध विश्लेषण, वर्गीकरण, भविष्यवाणी, क्लस्टरिंग, बाहरी विश्लेषण और विकास विश्लेषण शामिल हैं। एक डेटा माइनिंग सिस्टम आम तौर पर कई और एकीकृत डेटा माइनिंग कार्यात्मकताओं का समर्थन करता है।
उपयोग की गई तकनीकों के प्रकार के अनुसार वर्गीकरण - डेटा माइनिंग सिस्टम को नियोजित मौलिक डेटा माइनिंग तकनीकों के अनुसार वर्गीकृत किया जा सकता है। इन तकनीकों का वर्णन ऑटोनॉमस सिस्टम, इंटरेक्टिव एक्सप्लोरेटरी सिस्टम, क्वेरी-संचालित सिस्टम, या नियोजित डेटा विश्लेषण के तरीकों में शामिल उपयोगकर्ता इंटरैक्शन की डिग्री के अनुसार किया जा सकता है।
अनुकूलित अनुप्रयोगों के अनुसार वर्गीकरण - डेटा माइनिंग सिस्टम को उनके द्वारा अनुकूलित अनुप्रयोगों के अनुसार भी वर्गीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा माइनिंग सिस्टम को वित्त, दूरसंचार, डीएनए, शेयर बाजार, ई-मेल आदि के लिए स्पष्ट रूप से सिलवाया जा सकता है। ऐसे कई एप्लिकेशन हैं जिन्हें अक्सर एप्लिकेशन-विशिष्ट विधियों के एकीकरण की आवश्यकता होती है।