Data mining omvat een reeks technieken om automatisch relevante informatie, trends of patronen te ontdekken uit grote datasets. Het combineert methoden uit de statistiek, machine learning, informatica en databasebeheer. In tegenstelling tot klassieke beschrijvende analyses richt data mining zich op het vinden van verborgen of onverwachte relaties in data en het ontwikkelen van voorspellende of verklarende modellen. Het proces omvat doorgaans preprocessing, variabelenselectie, het toepassen van algoritmen en de interpretatie van resultaten. Data mining onderscheidt zich van machine learning door de nadruk op exploratie en ontdekking, niet enkel op voorspelling.
Toepassingen en voorbeelden
Data mining wordt veel ingezet in marketing voor klantsegmentatie, koopgedragvoorspellingen en gepersonaliseerde aanbevelingen. In de financiële sector helpt het bij fraudedetectie en kredietrisicoanalyse. In de gezondheidszorg ondersteunt het bij het identificeren van risicofactoren en het optimaliseren van zorgpaden. Andere toepassingen zijn tekstanalyse, sociale netwerkanalyse, anomaliedetectie in cybersecurity en tijdreeksanalyse in de industrie.
Belangrijkste software, libraries en frameworks
Belangrijke tools zijn RapidMiner, KNIME en WEKA. Populaire programmeertalen zijn Python (met scikit-learn, pandas) en R (caret, arules). Ook enterprise-oplossingen als SAS Enterprise Miner en IBM SPSS Modeler, evenals cloudplatformen zoals Azure Machine Learning en Google Cloud AutoML worden veel gebruikt.
Recente ontwikkelingen, evoluties en trends
Door de opkomst van big data en cloud computing kan data mining steeds grotere en diversere datasets analyseren. Integratie van deep learning maakt het mogelijk complexere patronen te ontdekken. Automatisering (AutoML) vergroot de toegankelijkheid. Daarnaast krijgen ethische en wettelijke kwesties, met name rond privacy, meer invloed op de praktijk.