(به : )، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج (به : ) ( ) می‌دانند. داده‌کاوی، و حجیم را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، ، و آموزش را طلب می‌نماید.
 یکی از ویژگی‌های کلیدی در بسیاری از ابتکارات مربوط به تأمین امنیت ملی، داده کاوی است. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، در بر گیرنده ابزارهای تجزیه و تحلیل اطلاعات به منظور کشف الگوهای معتبر و ناشناخته در بین انبوهی از داده هاست. داده کاوی غالباً در زمینه تأمین به منزله ابزاری برای شناسایی فعالیت‌های افراد خرابکار شامل پول و ارتباطات بین آن‌ها و همچنین شناسایی و ردگیری خود آن‌ها با بررسی سوابق مربوط به مهاجرت و مسافرت هاست.
 داده کاوی پیشرفت قابل ملاحظه‌ای را در نوع ابزارهای تحلیل موجود نشان می‌دهد اما محدودیت‌هایی نیز دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که با وجود اینکه به آشکارسازی الگوها و روابط کمک می‌کند اما اطلاعاتی را دربارهٔ ارزش یا میزان اهمیت آن‌ها به دست نمی‌دهد. دومین محدودیت آن این است که با وجود توانایی شناسایی روابط بین رفتارها یا متغیرها لزوماً قادر به کشف روابط علت و معلولی نیست. موفقیت داده کاوی در گرو بهره‌گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای تحلیل‌ها و تغییر آن‌ها برخوردار هستند.
 بهره‌برداری از داده کاوی در دو و رو به گسترش است. صنایعی چون ، ، بهداشت و آن را عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره‌برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تأمین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند.
 توانایی‌های فنی در داده کاوی از اهمیت ویژه‌ای برخورداراند اما عوامل دیگری نیز مانند چگونگی پیاده‌سازی و نظارت ممکن است نتیجه کار را تحت تأثیر قرار دهند. یکی از این عوامل کیفیت داده‌ها است که بر میزان دقت و کامل بودن آن دلالت دارد. عامل دوم میزان سازگاری نرم‌افزار داده کاوی با بانک‌های اطلاعاتی است که از سوی شرکت‌های متفاوتی عرضه می‌شوند. عامل سومی که باید به آن اشاره کرد به بیراهه رفتن داده کاوی و بهره‌برداری از داده‌ها به منظوری است که در ابتدا با این نیت گردآوری نشده‌اند. حفظ افراد عامل دیگری است که باید به آن توجه داشت.
 اصولاً به پرسش‌های زیر در زمینه داده کاوی باید پاسخ داده شود:
 
 
 کاوش در داده‌ها بخشی بزرگ از است. سامانه‌های هوشمند زیر شاخه‌ای بزرگ و پرکاربرد از زمینه علمی جدید و پهناور هستند که خود زمینه‌ای در است. فرایند گروه گروه کردن از اشیا فیزیکی یا مجرد به صورت طبقه‌هایی از اشیا مشابه هم را خوشه‌بندی می‌نامیم.
 با توجه به اندازه‌های گوناگونِ (و در اغلب کاربردها بسیار بزرگ و پیچیده) مجموعه‌های داده‌ها، الگوریتم‌های به کار رفته معیاری مهم در مفاهیم مربوط به کاوش در داده‌ها است.
 کاوش‌های ماشینی در حالتی خاص از زمینهٔ عمومی‌تر کاوش در داده‌ها بوده و به آن دسته از کاوش‌ها اطلاق می‌شود که در آن‌ها داده‌های مورد مطالعه از جنس متون نوشته شده به انسانی باشد.
 داده کاوی به بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تاکنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدل‌های آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Learning Methods) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش‌بینی را نیز شامل می‌شود
برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می‌پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:
 
 
 
 
 
 برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی (Structured query) که در بسیاری از بانک‌های اطلاعاتی یافت می‌شود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آن‌ها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verification) را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تأیید یا رد آن بررسی می‌شوند. به‌طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید.
کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارائه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روش‌هایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آن‌هایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند.
به‌طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آن‌ها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود.
 در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب.
بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تصاعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد.
بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل:
 
 
 
 علاوه بر پیشرفت ابزارهای مدیریت داده، افزایش قابلیت دسترسی به داده و کاهش نرخ نگهداری داده نقش ایفا می‌کند. در طول چند سال گذشته افزایش سریع جمع‌آوری و نگهداری حجم اطلاعات وجود داشته‌است. با پیشنهادهای برخی از ناظران مبنی بر آنکه کمیت داده‌های دنیا به‌طور تخمینی هر ساله دوبرابر می‌گردد. در همین زمان هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها به‌طور قابل توجهی از دلار برای هر مگابایت به پنی برای مگابایت کاهش پیدا کرده‌است. مطابقاً قدرت محاسبه‌ها در هر ۱۸ – ۲۴ ماه به دوبرابر ارتقاء پیدا کرده‌است این در حالی است که هزینه قدرت محاسبه رو به کاهش است.
داده کاوی به‌طور معمول در دو حوزه خصوصی و عمومی افزایش پیدا کرده‌است. سازمان‌ها داده کاوی را به عنوان ابزاری برای بازدید اطلاعات مشتریان کاهش تقلب و اتلاف و کمک به استفاده می‌کنند. با اینهمه ازدیاد داده کاوی به طبع بعضی از پیاده‌سازی و پیامد اشتباه را هم دارد. این‌ها شامل نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده‌ای که تحلیل می‌گردد، توانایی کار گروهی پایگاه‌های داده و نرم‌افزارها بین ارگان‌ها و تخطی‌های بالقوه به حریم شخصی می‌باشد. همچنین ملاحظاتی در مورد محدودیت‌هایی در داده کاوی در ارگان‌ها که کارشان تأثیر بر امنیت دارد، نادیده گرفته می‌شود.
 داده‌های اطلاعاتی به عنوان یکی از منابع حیاتی سازمان شناخته می‌شود و بسیاری از سازمان‌ها با اطلاعات و دانش سازمانی خود مانند سایر دارایی‌های ارزشمندشان برخورد می‌کنند.
 نکته: به اطلاعات خام سازمان اطلاق می‌شود و به داده‌های پردازش شده. همچنین داده‌های پردازش شده پس از طبقه‌بندی و آنالیز به تبدیل می‌گردند.
 حال تصور نمایید، دسترسی به اطلاعات در شرایطی که داده‌ها به روش نامناسبی نگهداری شوند و یا روش ضابطه‌مندی جهت دستیابی به آن‌ها وجود نداشته باشد تا چه حد مشکل است. برای رسیدن به یک سیستم اطلاعاتی مناسب، داده‌ها می‌بایست به صورتی منطقی طبقه‌بندی و ذخیره شوند تا استفاده از آن‌ها ساده‌تر بوده، با کارایی بیشتری تحلیل شوند، سریعتر مورد استفاده قرار گیرند و در نتیجه مدیریت بهتری بر آن‌ها اعمال شود.
 داده‌های سازمان‌ها در انواع بانک‌های اطلاعاتی و با ساختارهای متنوعی ذخیره می‌گردند. طراحی و سازماندهی این ساختارها، به‌کارگیری و انتقال به بانک‌های اطلاعاتی پیشرفته و بهینه سازی آن‌ها یکی از خدماتی است که توسط واحدهای ارائه می‌شود.
 در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند. برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی به وجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند. در نتیجه محدودیت‌های داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.
 اگرچه {داده کاوی} به الگوهای مشخص و روابط آن‌ها کمک می‌کند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند. تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است. برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود. با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص به‌طور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به‌طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.
 تشخیص رابطه بین رفتارها یا متغیرها یکی دیگر از محدودیت‌های داده کاوی می‌باشد که لزوماً روابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد. برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از بستگی دارد. در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل (نیاز به سفر در زمانی محدود) وضع خانوادگی (نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض) یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تأثیر بگذارد.
 در علم رایانه از داده‌کاوی برای کشف الگوی میان استفاده می‌شود، معمولاً داده‌های خام و معمولاً بی‌معنا وارد سیستم شده و پس از پردازش‌های مورد نیاز نتایج حاصل از داده که آن‌ها را می‌نامند، استخراج می‌گردد کاربردهای عمومی داده‌کاوی در عبارتند از:
 
 
 
 به منظور استفاده از مفاهیم، مدل‌ها، روش‌ها و یادگیری الگوریتم‌های داده کاوی مقالات و کتاب‌های معتبری مانند و وجود دارد.
در از داده‌کاوی در حوزه‌های ، پیشگیرانه، ، ، کنترل کیفیت، ، استفاده می‌شود.
 زبان رایج در استفاده از دیتا ماینینگ و تحلیل داده‌ها نرم‌افزار می‌باشد، اما به تازگی نرم‌افزار نیز با توجه به امکانات زیادش مورد توجه قرار گرفته‌است.
 داده کاوی در ابتدا از حوزه تجارت برخاست اما کاربردهای آن در سایر حوزه‌هایی که به گردآوری حجم وسیعی از داده‌ها می‌پردازند که دستخوش تغییرات پویا نیز می‌گردند، مفید شناخته شد. بخش‌هایی مثل بانکداری، ، تجارت سهام، بیمارستان و هتل از این نمونه‌اند.
 انتظار می‌رود که استفاده از داده کاوی در بخش آموزش به‌طور عام امکان‌های جدید بسیاری ارائه دهد. برخی کاربردهای داده کاوی در کتابخانه‌ها و قسمت اداری آموزش در ذیل مورد بحث قرار گرفته‌اند.
 عملیات کتابداری به‌طور کلی شامل مدیریت مدارک، ارائه خدمات و امور اداره و نگهداری است. هر کدام از این کارکردها با انواع مختلفی از داده‌ها سروکار دارد و به‌طور جداگانه پردازش می‌شود. اگرچه، انجام تحلیل ترکیبی بر این مجموعه‌های داده نیز می‌تواند افق تازه‌ای را بگشاید که به طرح خدمات جدید و تحول رویه‌ها و عملیات جاری کمک نماید. جدول یک برخی از کاربردهای ممکن داده کاوی را که می‌تواند در کتابداری مفید باشد ارائه می‌کند.
 معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی برای انجام پروژه‌های داده کاوی به ترتیب پرطرفدار بودن
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 تا کنون چندین محقق و سازمان بررسی‌هایی را بر روی ابزارهای داده کاوی و راهنمایی‌هایی برای داده کاوها تهیه دیده‌اند. این بررسی‌ها بعضی از نقاط ضعف و قوت بسته‌های نرم‌افزاری را مشخص می‌کنند. همچنین خلاصه‌ای را از رفتارها، اولویت‌ها و دیدهای داده کاوها تهیه کرده‌اند.
 بعضی از این گزارش‌ها را در زیر می‌توانید مشاهده نمایید:
{"title": "داده‌کاوی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87%E2%80%8C%DA%A9%D8%A7%D9%88%DB%8C&oldid=34158463", "language": "fa"}