Khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu ("data mining") Là quá trình tính toán để tìm ra các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn liên quan đến các phương pháp tại giao điểm của máy học, thống kê và các hệ thống cơ sở dữ liệu. Đây là một lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính. Mục tiêu tổng thể của quá trình khai thác dữ liệu là trích xuất thông tin từ một bộ dữ liệu và chuyển nó thành một cấu trúc dễ hiểu để sử dụng tiếp. Ngoài bước phân tích thô, nó còn liên quan tới cơ sở dữ liệu và các khía cạnh quản lý dữ liệu, xử lý dữ liệu trước, suy xét mô hình và suy luận thống kê, các thước đo thú vị, các cân nhắc phức tạp, xuất kết quả về các cấu trúc được phát hiện, hiện hình hóa và cập nhật trực tuyến. Khai thác dữ liệu là bước phân tích của quá trình "khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu" hoặc KDD.
Diễn giải.
Khai phá dữ liệu là một bước của quá trình khai thác tri thức ("Knowledge Discovery Proces"s), bao gồm:
Quá trình khai thác tri thức không chỉ là một quá trình tuần tự từ bước đầu tiên đến bước cuối cùng mà là một quá trình lặp và có quay trở lại các bước đã qua.
Các vấn đề về tính riêng tư.
Vẫn có các mối lo ngại về tính riêng tư gắn với việc khai thác dữ liệu. Ví dụ, nếu một ông chủ có quyền truy xuất vào các hồ sơ y tế, họ có thể loại những người có bệnh tiểu đường hay bệnh tim. Việc loại ra những nhân viên như vậy sẽ cắt giảm chi phí bảo hiểm, nhưng tạo ra các vấn đề về tính hợp pháp và đạo đức.
Khai thác dữ liệu các tập dữ liệu thương mại hay chính phủ cho các mục đích áp đặt luật pháp và an ninh quốc gia cũng là những mối lo ngại về tính riêng tư đang tăng cao. 
Có nhiều cách sử dụng hợp lý với khai thác dữ liệu. Ví dụ, một CSDL các mô tả về thuốc được thực hiện bởi một nhóm người có thể được dùng để tìm kiếm sự kết hợp của các loại thuốc tạo ra các phản ứng (hóa học) khác nhau. Vì việc kết hợp có thể chỉ xảy ra trong một phần 1000 người, một trường hợp đơn lẻ là rất khó phát hiện. Một dự án liên quan đến y tế như vậy có thể giúp giảm số lượng phản ứng của thuốc và có khả năng cứu sống con người. Không may mắn là, vẫn có khả năng lạm dụng đối với một CSDL như vậy.
Về cơ bản, khai thác dữ liệu đưa ra các thông tin mà sẽ không có sẵn được. Nó phải được chuyển đổi sang một dạng khác để trở nên có nghĩa. Khi dữ liệu thu thập được liên quan đến các cá nhân, thì có nhiều câu hỏi đặt ra liên quan đến tính riêng tư, tính hợp pháp, và đạo đức.
Các lĩnh vực ứng dụng.
Các lĩnh vực hiện tại có ứng dụng "Khai thác dữ liệu " bao gồm:
Tham khảo.
Trong bài:
 W. Frawley and G. Piatetsky-Shapiro and C. Matheus, Knowledge Discovery in Databases: An Overview. AI Magazine, Fall 1992, pages 213-228.
 D. Hand, H. Mannila, P. Smyth: Principles of Data Mining. MIT Press, Cambridge, MA, 2001. ISBN 0-262-08290-X
 Fred Schwed, Jr, Where Are the Customers' Yachts? ISBN 0471119792 (1940).
 T. Menzies, Y. Hu, Data Mining For Very Busy People. IEEE Computer, tháng 10 năm 2003, pages 18–25.
 K. A. Taipale, Data Mining and Domestic Security: Connecting the Dots to Make Sense of Data, Center for Advanced Studies in Science and Technology Policy. 5 Colum. Sci. &amp; Tech. L. Rev. 2 (tháng 12 năm 2003).
 Eddie Reed, Jing Jie Yu, Antony Davies, et al., Clear Cell Tumors Have Higher mRNA Levels of ERCC1 and XPB than Other Types of Epithelial Ovarian Cancer , Clinical Cancer Research, 2003.