Podatkovno rudarjenje

Podatkovno rudarjenje je sistematično iskanje informacij v veliki količini podatkov (npr. podatkovne baze, podatkovna skladišča itd.), s pomočjo avtomatskih ali polavtomatskih metod.

Splošno

V sodobnem času so IKT naplavile množico podatkov. Podatkovno rudarjenje nam omogoča avtomatizirano iskanje informacij (znanja, pravil) v tej kopici podatkov. Obstaja več metod podatkovnega rudarjenja. Najbolj znane so:

• statistično
• z nevronskimi mrežami
• z odločitvenimi drevesi
• z genetskimi algoritmi
• z mehko logiko

Cilj pri podatkovnem rudarjenju je najti pravila, vzorce, ki nam omogočijo najti vez med vzroki in posledicami. Na primer napovedovanje nečesa na podlagi množice dejstev o tem, zbranih v preteklosti.

Področja uporabe

• Segmentiranje (razvrščanje) strank (komu pošiljati in katere reklame).
• Optimizacija cen, razmeščanje artiklov po policah v trgovini.
• Iskanje ustreznega besedila in slik na spletu.
• Napovedovanje vremena, trendov, tečajev na borzi.

Zunanje povezave

• Članek v nemščini »Data Mining in der Praxis"
• Disertacija v nemščini »Data Mining zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungsprozesse Arhivirano 2005-09-14 na Wayback Machine."
• Diplomsko delo v nemščini »Data Mining im Pharma-Großhandel«
• Zbirka člankov v nemščini
• Cross Industry Standard Process for Data Mining (angleščina)

Programiranje

• Orange prosto in zastonj orodje za strojno učenje in podatkovno rudarjenje, ki ga razvija Laboratorij za bioinformatiko Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani
• WEKA Java Data Mining Tool (GPL)
• RAPID-MINER preprosto in zastonj orodje za strojno učenje in podatkovno rudarjenje