علم تعدين البيانات (Data Mining) هو فرع من فروع علوم الحاسوب وعلم البيانات يهتم باكتشاف الأنماط والمعرفة المفيدة والمفهومة من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات. يهدف تعدين البيانات إلى استخدام الخوارزميات والتقنيات الخاصة لفحص وتحليل البيانات بحثًا عن أنماط مخفية أو مفهومة لدعم اتخاذ القرارات.
تشمل الأهداف الرئيسية لتعدين البيانات:
- اكتشاف الأنماط (Pattern Discovery): العثور على أنماط متكررة أو غير متوقعة في البيانات، والتي يمكن أن تساعد في فهم الظواهر واتخاذ القرارات.
- التنبؤ والتصنيف (Prediction and Classification): توقع القيم أو السلوكيات المستقبلية استنادًا إلى الأنماط التي تم العثور عليها في البيانات. يعتمد هذا على الخوارزميات التي تستخدم لبناء نماذج توقعية.
- تجميع البيانات (Clustering): تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية استنادًا إلى الأنماط والمشابهات بين البيانات، مما يساعد في تحليل وتنظيم البيانات بشكل فعال.
- استخراج المعرفة (Knowledge Extraction): استخلاص المعرفة والمعلومات القيمة والقوانين والعلاقات من البيانات المحللة.
- تحسين الأداء (Performance Improvement): تحسين أداء النظم والتطبيقات من خلال استخدام الأنماط والمعرفة المكتسبة لتحسين القرارات وتحسين العمليات.
تعدين البيانات يعتمد على مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات مثل الشبكات العصبية الاصطناعية، والتعلم الآلي، والإحصاءات، وتحليل البيانات الكبيرة، وغيرها. يتمثل التحدي الرئيسي في تعدين البيانات في معالجة كميات هائلة من البيانات لاستخراج المعرفة والأنماط ذات الصلة.