Data mining: differenze tra le versioni
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Il concetto di ''data mining'' è simile, ma con una sostanziale differenza: la statistica permette di elaborare informazioni generali riguardo ad una popolazione (es. percentuali di disoccupazione, nascite), mentre il ''data mining ''viene utilizzato per cercare correlazioni tra più variabili relativamente ai singoli individui; ad esempio conoscendo il comportamento medio dei clienti di una compagnia telefonica cerco di prevedere quanto spenderà il cliente medio nell'immediato futuro.
In sostanza il data mining è "l'analisi, da un punto di vista matematico, eseguita su [[database]] di grandi dimensioni". Il termine ''data mining'' è diventato popolare nei tardi anni '90 come versione abbreviata della definizione appena esposta. Oggi il ''data mining'' (letteralmente: ''estrazione di dati''<ref>Il termine inglese ''mining'' si può tradurre con "scavo", "estrazione", come per le miniere.</ref>) ha una duplice valenza:
* estrazione, con tecniche analitiche all'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile;
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