Podatkovno rudarjenje ali podatkovno rudarjenje je postopek razvrščanja z velikimi nabori podatkov za prepoznavanje vzorcev in vzpostavljanje odnosov za reševanje problemov z analizo podatkov. Orodja za podatkovno rudarjenje podjetjem omogočajo napovedovanje prihodnjih trendov.
Pri rudarjenju podatkov se pravila združevanja ustvarijo z analizo podatkov za pogoste vzorce z uporabo meril podpore in zaupanja za iskanje najpomembnejših razmerij v podatkih. Podpora je pogostost pojavljanja elementov v zbirki podatkov, medtem ko je zanesljivost število natančnih izjav.
Drugi parametri rudarjenja podatkov vključujejo analizo zaporedja ali poti, klasifikacijo, združevanje v grozde in napoved. Parametri Zaporedje ali Analiza poti iščejo vzorce, v katerih en dogodek vodi do drugega naslednjega dogodka. Zaporedje je urejen seznam naborov elementov in je pogosta vrsta podatkovne strukture, ki jo najdemo v številnih zbirkah podatkov. Parameter razvrstitve išče nove vzorce in lahko povzroči spremembo načina organizacije podatkov. V algoritmi razvrščanja napovedovanje spremenljivk na podlagi drugih dejavnikov v bazi podatkov.
Parametri združevanja vizualno poiščejo in dokumentirajo skupine prej neznanih dejstev. Združevanje skupine predmetov in njihovo združevanje temelji na tem, kako so si podobni.
Obstaja več načinov, kako lahko uporabnik uvede gručo, pri čemer razlikuje vsak model grozda. Spodbujanje parametrov znotraj podatkovnega rudarjenja lahko odkrije vzorce podatkov, ki lahko vodijo do razumnih napovedi o prihodnosti, znane tudi kot napovedna analitika.
Tehnike podatkovnega rudarjenja se uporabljajo na številnih raziskovalnih področjih, vključno z matematiko, kibernetiko, genetiko in trženjem. Čeprav podatkovnega rudarjenja tehnike so sredstvo za vožnjo učinkovitost in napovedovanje vedenja strank, če je pravilno uporablja, se posel lahko se razlikuje od konkurence z uporabo napovedne analitike.
Spletno rudarjenje, vrsta podatkovnega rudarjenja, ki se uporablja pri upravljanju odnosov s strankami, vključuje informacije, zbrane s tradicionalnimi metodami in tehnikami podatkovnega rudarjenja prek spleta. Cilj spletnega rudarjenja je razumeti vedenje strank in oceniti učinkovitost določenega spletnega mesta.
