DataMining

1.10. DataMining
Zkoumá informace v datech, které nejsou viditelné „pouhou vizualizací“
 deskriptivní
klasifikace, rozhodovací stromy, shluky (clustering)
 prediktivní
forecasting

Postupy
 statistické metody, zpětná vazba, parametrická statistika
 neuronové sítě
 hybridní (kombinace výše uvedených)

Problémy
Na rozdíl od nástrojů BI vyžadují dataminigové nástroje znalost dané problematiky - tedy matematika/statistika:
 správná volba postupu
 vytvoření modelu
 schopnost správné interpretace výsledku

Zpracování dat v DM nástrojích bývá časově a výpočetně velmi náročné (obzvláště při použití neuronových sítí)
vzorkování dat - volba reprezentativních vzorků, sezónnost

Produkty
 IBM IntelligentMiner
 DataMind
 NeuralWorks Predict
 Angoss Knowledge Studio
 Parkersoft EZ Forecaster