Data miningData mining, also known

Data mining
Data mining, also known as knowledge discovery in
databases (KDD) [7,9], is a rapidly emerging ®eld.
This technology is motivated by the need of new
techniques to help analyze, understand or even visualize
the huge amounts of stored data gathered from
business and scienti®c applications. It is the process of
discovering interesting knowledge, such as patterns,
associations, changes, anomalies and signi®cant structures
from large amounts of data stored in databases,
data warehouses, or other information repositories. It
can be used to help companies to make better decision
to stay competitive in the marketplace. The major data
mining functions that are developed in commercial
and research communities include summarization,
association, classi®cation, prediction and clustering.
These functions can be implemented using a variety of
technologies,

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลที่เรียกกันว่าการค้นพบความรู้ใน
ฐานข้อมูล (KDD) [7,9] เป็นที่เกิดขึ้นใหม่อย่างรวดเร็ว®eld.
เทคโนโลยีนี้เป็นแรงบันดาลใจจากความต้องการของใหม่
เทคนิคที่จะช่วยวิเคราะห์เข้าใจหรือเห็นภาพ
จำนวนมาก ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาจาก
ธุรกิจและการใช้งานscienti®c มันเป็นกระบวนการของ
การค้นพบความรู้ที่น่าสนใจเช่นรูปแบบ
ความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติและโครงสร้างsigni®cant
จากข้อมูลจำนวนมากเก็บไว้ในฐานข้อมูล
คลังข้อมูลหรือเก็บข้อมูลอื่น ๆ มัน
สามารถนำมาใช้เพื่อช่วยให้ บริษัท ที่จะทำให้การตัดสินใจที่ดีกว่า
ที่จะอยู่ในการแข่งขันในตลาด ข้อมูลที่สำคัญ
ฟังก์ชั่นการทำเหมืองแร่ที่มีการพัฒนาในเชิงพาณิชย์
ชุมชนและการวิจัยรวมถึงการสรุป,
สมาคมclassi®cationทำนายและการจัดกลุ่ม.
ฟังก์ชั่นเหล่านี้สามารถดำเนินการโดยใช้ความหลากหลายของ
เทคโนโลยี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูล หรือที่เรียกว่าการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล ( KDD )
[ 7,9 ] เป็นอย่างรวดเร็วที่เกิดขึ้นใหม่®ละมั่ง .
เทคโนโลยีนี้เกิดจากความต้องการของเทคนิคใหม่
ช่วยวิเคราะห์ เข้าใจ หรือแม้แต่เห็น
ปริมาณขนาดใหญ่ของข้อมูลที่รวบรวมจากธุรกิจและ scienti ® C
การใช้งาน . มันเป็นกระบวนการของ
ค้นพบความรู้ที่น่าสนใจ เช่น รูปแบบ ,
สมาคม , การเปลี่ยนแปลงประตูมิติและ signi ®โครงสร้างลาดเท
จากจำนวนมากของข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล
คลังสินค้าข้อมูล หรือข้อมูลอื่น ๆที่เก็บ . ครับผมสามารถใช้เพื่อช่วยให้ บริษัท ที่จะทำให้การตัดสินใจที่ดีกว่า
อยู่ในการแข่งขันในตลาด ที่สําคัญข้อมูล
เหมืองแร่ฟังก์ชันที่พัฒนาในเชิงพาณิชย์และการวิจัยชุมชน รวมถึงสรุป

classi ®ไอออนบวก , สมาคม ,ทำนายและการจัดกลุ่ม .
ฟังก์ชันเหล่านี้สามารถดำเนินการโดยใช้ความหลากหลายของ
เทคโนโลยี