Data mining là trích xuất kiến thức từ dữ liệu lớn. Dùng nơi lưu lượng lớn dữ liệu. Ví dụ: hệ thống ngân hàng dùng data mining lưu dữ liệu lớn, xử lý liên tục.
Trong Data mining, pattern ẩn của dữ liệu được xem xét theo nhiều thể loại thành dữ liệu hữu ích. Dữ liệu tập trung ở khu vực như data warehouse để phân tích, chạy thuật toán data mining. Dữ liệu giúp ra quyết định hiệu quả, cắt giảm chi phí, tăng doanh thu.
Các loại ứng dụng data mining:
- Relational Databases (CSDL Quan hệ) – Hệ thống DB (DBMS) gồm tập dữ liệu liên quan (database) và phần mềm quản lý/truy cập. Relational DB: tập bảng, mỗi bảng tên duy nhất. Bảng gồm thuộc tính (cột) và tuple (hàng). Tuple = đối tượng với khóa duy nhất và giá trị thuộc tính. Mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (ER model) thường xây cho relational DB. ER model: tập entity và mối quan hệ.
- Transactional Databases (CSDL Giao dịch) – File mỗi record = 1 transaction. Transaction có transaction ID duy nhất và danh sách item (ví dụ hàng hóa mua). Có bảng bổ sung: ngày giao dịch, customer ID, salesperson ID, branch ID...
- Object-Relational Databases (CSDL Đối tượng-Quan hệ) – Dựa trên object-relational data model. Mở rộng relational model với rich data type cho đối tượng phức tạp và hướng đối tượng.
- Temporal Database (CSDL Thời gian) – Lưu dữ liệu quan hệ có thuộc tính liên quan thời gian. Có nhiều timestamp với ngữ nghĩa khác nhau.
- Sequence Database (CSDL Chuỗi) – Lưu chuỗi sự kiện có thứ tự, có hoặc không có khái niệm thời gian thực. Ví dụ: chuỗi mua sắm khách hàng, Web click streams, chuỗi sinh học.
- Time-Series Database (CSDL Chuỗi thời gian) – Lưu chuỗi giá trị/sự kiện qua đo lặp theo thời gian (giờ, ngày, tuần). Ví dụ: dữ liệu chứng khoán, kiểm soát tồn kho, đo lường tự nhiên (nhiệt độ, gió).