Definition of data mining

data miningnoun

khai thác dữ liệu

/ˈdeɪtə maɪnɪŋ//ˈdeɪtə maɪnɪŋ/

The term "data mining" originated in the late twentieth century, specifically in the field of computer science and data analysis. As the amount of data generated and collected by organizations continued to rise exponentially, there became a need for efficient and effective ways to extract valuable insights and patterns from such vast and complex data sets. The name "data mining" is a metaphor borrowed from the process of extracting precious valuable resources from the earth, such as gold or silver. Data mining involves using sophisticated statistical and machine learning algorithms to sift through large data sets in search of hidden patterns, correlations, and other valuable information that might not be immediately apparent or easy to discern through simple observation or analysis methods. In essence, data mining is the process of applying analytical and machine learning techniques to extract knowledge and insights from large and complex databases, with the goal of identifying trends, predicting future outcomes, and informing decision-making processes. The term has become widely used in industries such as finance, healthcare, marketing, and online retail, as the ability to analyze and derive insights from data has become increasingly critical for success in these domains.

namespace
Example:
  • In order to better understand customer preferences, our company employs data mining techniques to analyze extensive datasets that include purchasing history, search queries, and social media activity.

    Để hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng, công ty chúng tôi sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phân tích các tập dữ liệu mở rộng bao gồm lịch sử mua hàng, truy vấn tìm kiếm và hoạt động trên mạng xã hội.

  • The data mining process combines statistical methods, machine learning algorithms, and database technologies to extract useful knowledge and insights from large, complex datasets.

    Quá trình khai thác dữ liệu kết hợp các phương pháp thống kê, thuật toán học máy và công nghệ cơ sở dữ liệu để trích xuất kiến ​​thức và thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn, phức tạp.

  • The finance department of our organization relies on data mining software to identify patterns in financial data, which is then used to forecast stock prices, detect fraud, and mitigate risks.

    Bộ phận tài chính của tổ chức chúng tôi dựa vào phần mềm khai thác dữ liệu để xác định các mô hình trong dữ liệu tài chính, sau đó sử dụng dữ liệu này để dự báo giá cổ phiếu, phát hiện gian lận và giảm thiểu rủi ro.

  • Scientists utilize data mining tools to analyze scientific experiments, clinical trials, and environmental data, which provides new insights that enhance their understanding of natural phenomena.

    Các nhà khoa học sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu để phân tích các thí nghiệm khoa học, thử nghiệm lâm sàng và dữ liệu môi trường, cung cấp những hiểu biết mới giúp nâng cao hiểu biết của họ về các hiện tượng tự nhiên.

  • Retailers use data mining to analyze sales trends, customer behavior, and market conditions, which helps them to improve marketing strategies, optimize inventory, and personalize customer experiences.

    Các nhà bán lẻ sử dụng khai thác dữ liệu để phân tích xu hướng bán hàng, hành vi khách hàng và điều kiện thị trường, giúp họ cải thiện chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa hàng tồn kho và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.

  • Data mining is also used in the healthcare industry to analyze medical records, genetic data, and clinical trials, which can lead to breakthroughs in disease prevention, diagnostics, and treatment.

    Khai thác dữ liệu cũng được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe để phân tích hồ sơ y tế, dữ liệu di truyền và thử nghiệm lâm sàng, có thể dẫn đến đột phá trong phòng ngừa, chẩn đoán và điều trị bệnh.

  • Law enforcement agencies leverage data mining to monitor criminal activity, analyze social media data, and identify potential security threats.

    Các cơ quan thực thi pháp luật tận dụng khai thác dữ liệu để theo dõi hoạt động tội phạm, phân tích dữ liệu mạng xã hội và xác định các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn.

  • Librarians and researchers rely on data mining to extract valuable information from academic publications, patents, and other sources, which leads to new insights and discoveries.

    Thủ thư và nhà nghiên cứu dựa vào khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ các ấn phẩm học thuật, bằng sáng chế và các nguồn khác, từ đó đưa đến những hiểu biết và khám phá mới.

  • Data mining is also used in the field of education to analyze student performance data, track academic progress, and personalize learning experiences.

    Khai thác dữ liệu cũng được sử dụng trong lĩnh vực giáo dục để phân tích dữ liệu về thành tích học tập của học sinh, theo dõi tiến độ học tập và cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

  • Governments utilize data mining to collect, analyze, and interpret large, complex datasets in order to inform policy decisions, address social issues, and provide services to citizens.

    Chính phủ sử dụng khai thác dữ liệu để thu thập, phân tích và diễn giải các tập dữ liệu lớn, phức tạp nhằm đưa ra quyết định chính sách, giải quyết các vấn đề xã hội và cung cấp dịch vụ cho người dân.