Data Mining is an analytic process

Data Mining is an analytic process designed to explore data (usually large amounts of data - typically business or market related - also known as "big data") in search of consistent patterns and/or systematic relationships between variables, and then to validate the findings by applying the detected patterns to new subsets of data. The ultimate goal of data mining is prediction - and predictive data mining is the most common type of data mining and one that has the most direct business applications. The process of data mining consists of three stages: (1) the initial exploration, (2) model building or pattern identification with validation/verification, and (3) deployment (i.e., the application of the model to new data in order to generate predictions).

Kết quả (Việt) 1:

Khai thác dữ liệu là một quá trình phân tích được thiết kế để khám phá dữ liệu (thường là lớn một lượng dữ liệu - thường kinh doanh hoặc thị trường liên quan - cũng được gọi là "lớn dữ liệu") trong tìm kiếm của mô hình phù hợp và/hoặc hệ thống mối quan hệ giữa các biến, và sau đó để xác nhận kết quả bằng cách áp dụng các mô hình phát hiện các tập con mới của dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng của khai thác dữ liệu là dự đoán - và khai thác dữ liệu kiểu là loại phổ biến nhất của khai thác dữ liệu và một trong đó có các ứng dụng kinh doanh đặt trực tiếp. Quá trình khai thác dữ liệu bao gồm ba giai đoạn: (1) các ban đầu thăm dò, (2) mô hình xây dựng hoặc mô hình xác định với xác nhận/xác minh, và (3) triển khai (tức là, ứng dụng của mô hình dữ liệu mới để tạo ra dự đoán).

Kết quả (Việt) 2:

Khai thác dữ liệu là một quá trình phân tích thiết kế để khám phá dữ liệu (thường là lượng dữ liệu lớn - điển hình là kinh doanh hoặc thị trường liên quan - còn được gọi là "dữ liệu lớn") trong việc tìm kiếm các mô hình phù hợp và / hoặc các mối quan hệ có hệ thống giữa các biến, và sau đó để xác nhận những phát hiện bằng cách áp dụng các mô hình để phát hiện các tập con dữ liệu mới. Mục tiêu cuối cùng của khai thác dữ liệu là dự đoán - và khai thác dữ liệu tiên đoán là loại phổ biến nhất của khai thác dữ liệu và một trong đó có các ứng dụng kinh doanh trực tiếp nhất. Quá trình khai thác dữ liệu bao gồm ba giai đoạn: (1) thăm dò ban đầu, (2) xây dựng mô hình hay mô hình xác định với xác nhận / xác minh, và (3) triển khai (ví dụ, các ứng dụng của mô hình dữ liệu mới để tạo ra dự đoán).