Data mining is simply filtering thr

Data mining is simply filtering through large amounts of raw data for useful information that gives businesses a competitive edge.Data mining is simply filtering through large amounts of raw data for useful information that gives businesses a competitive edge.this information is made up of meaningful patterns and trends that are already in the data but were a Separate data into subsets and then previously unseen. analyse the subsets to divide them into The most popular tool used when mining is further subsets for a number of levels. artificial intelligence (AI). AI technologies try to b Continually analyse and compare data work the way the human brain works, by making until patterns emerge. intelligent guesses, learning by example, and c Divide data into groups based on similar using deductive reasoning. Some of the more features or limited data ranges. popular AI methods used in data mining include which are based on the connections found or on continually analyses value and compares it to the repeatedly until it finds patterns emerging. These patterns are known as rules. The software then is currently used. looks for other patterns based on these rules or sends out an alarm when a trigger value is hit. Clustering divides data into groups based on similar features or limited data ranges. Clusters are used when data is not labelled in a way that is favourable to mining. For instance, an insurance company that wants to find instances of fraud would not have its records labelled as fraudulent or not fraudulent. But after analysing patterns within clusters, the mining software can start to figure out the rules that point to which claims are likely to be false. Decision trees, like clusters, separate the data into subsets and then analyse the subsets to divide them into further subsets, and so on (for a few more levels). The final subsets are then small enough that the mining process can find interesting patterns and relationships within the data. Once the data to be mined is identified, it should be cleansed. Cleansing data frees it from duplicate information and erroneous data. Next, the data should be stored in a uniform format within relevant categories or fields. Mining tools can work with all types of data storage, from large data warehouses to smaller desktop databases to flat files. Data warehouses and data and trends that are already in the data but were a Separate data into subsets and then previously unseen. analyse the subsets to divide them into The most popular tool used when mining is further subsets for a number of levels. artificial intelligence (AI). AI technologies try to b Continually analyse and compare data work the way the human brain works, by making until patterns emerge. intelligent guesses, learning by example, and c Divide data into groups based on similar using deductive reasoning. Some of the more features or limited data ranges. popular AI methods used in data mining include3 What term is used for the patterns found by neural networks, clustering, and decision trees. neural networks? Neural networks look at the rules of using data,4 When are clusters used in data mining? which are based on the connections found or on5 What types of data storage can be used in a sample set of data. As a result, the software data mining? continually analyses value and compares it to the6 What can an analyst do to improve the data other factors, and it compares these factors mining results? repeatedly until it finds patterns emerging. These patterns are known as rules. The software then is currently used. looks for other patterns based on these rules or sends out an alarm when a trigger value is hit. Clustering divides data into groups based on similar features or limited data ranges. Clusters are used when data is not labelled in a way that is favourable to mining. For instance, an insurance company that wants to find instances of fraud would not have its records labelled as fraudulent or not fraudulent. But after analysing patterns within clusters, the mining software can start to figure out the rules that point to which claims are likely to be false. Decision trees, like clusters, separate the data into subsets and then analyse the subsets to divide them into further subsets, and so on (for a few more levels). The final subsets are then small enough that the mining process can find interesting patterns and relationships within the data. Once the data to be mined is identified, it should be cleansed. Cleansing data frees it from duplicate information and erroneous data. Next, the data should be stored in a uniform format within relevant categories or fields. Mining tools can work with all types of data storage, from large data warehouses to smaller desktop databases to flat files. Data warehouses and data

Results (Thai) 1:

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเพียงการกรองผ่านข้อมูลจำนวนมากดิบสำหรับข้อมูลที่มีประโยชน์ที่จะช่วยให้ธุรกิจเหมืองแร่ edge.data การแข่งขันก็คือการกรองผ่านข้อมูลจำนวนมากดิบสำหรับข้อมูลที่มีประโยชน์ที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถในการแข่งขันข้อมูลนี้จะถูกสร้างขึ้นจากรูปแบบที่มีความหมายและแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูล แต่ข้อมูลที่แยกเป็นส่วนย่อยแล้วมองไม่เห็นก่อนหน้านี้ วิเคราะห์ส่วนย่อยที่จะแบ่งให้เป็นเครื่องมือที่นิยมมากที่สุดที่ใช้ในการทำเหมืองแร่เป็นส่วนย่อยต่อไปสำหรับจำนวนของระดับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI)Ai เทคโนโลยีพยายามที่จะขอย่างต่อเนื่องวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลวิธีการทำงานของการทำงานของสมองของมนุษย์โดยการทำให้รูปแบบจนโผล่ออกมา คาดเดาความคิดสร้างสรรค์การเรียนรู้จากตัวอย่าง, c และแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มบนพื้นฐานคล้ายกันโดยใช้เหตุผลการอนุมาน บางส่วนของคุณสมบัติอื่น ๆ หรือช่วงข้อมูลที่ จำกัดวิธีการไอที่นิยมนำมาใช้ในการทำเหมืองข้อมูลรวมซึ่งจะขึ้นอยู่กับการเชื่อมต่อที่พบหรือบนอย่างต่อเนื่องมูลค่าการวิเคราะห์และเปรียบเทียบกับซ้ำ ๆ จนกว่าจะพบรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่ รูปแบบเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นกฎ ซอฟแวร์แล้วปัจจุบันมีการใช้ มองหารูปแบบอื่น ๆ ตามกฎเหล่านี้หรือส่งสัญญาณเตือนเมื่อค่าทริกเกอร์จะตีการจัดกลุ่มแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามลักษณะที่คล้ายกันหรือช่วงข้อมูลที่ จำกัด กลุ่มถูกนำมาใช้เมื่อข้อมูลไม่ได้ระบุว่าในทางที่เป็นประโยชน์กับการทำเหมืองแร่ ตัวอย่างเช่น บริษัท ประกันภัยที่ต้องการหากรณีของการทุจริตจะไม่มีบันทึกระบุว่าเป็นของปลอมหรือไม่ปลอม แต่หลังจากการวิเคราะห์รูปแบบภายในกลุ่มซอฟแวร์การทำเหมืองแร่สามารถเริ่มต้นที่จะคิดออกกฎที่ชี้ไปที่การเรียกร้องซึ่งมีแนวโน้มที่จะเป็นเท็จ ต้นไม้ตัดสินใจเช่นกลุ่มแยกข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยแล้ววิเคราะห์ส่วนย่อยที่จะแบ่งออกเป็นส่วนย่อยต่อไปและอื่น ๆ (ในระดับที่อีกไม่กี่) ย่อยขั้นสุดท้ายแล้วมีขนาดเล็กพอที่กระบวนการทำเหมืองแร่สามารถหารูปแบบที่น่าสนใจและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลเมื่อข้อมูลที่จะขุดได้จะถูกระบุก็ควรจะทำความสะอาด ล้างข้อมูลปลดปล่อยมันออกมาจากข้อมูลที่ซ้ำกันและข้อมูลที่ผิดพลาด ต่อไปข้อมูลที่ควรเก็บไว้ในรูปแบบชุดภายในหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องหรือสาขาที่ เครื่องมือการทำเหมืองแร่สามารถทำงานร่วมกับทุกประเภทของการจัดเก็บข้อมูลจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังฐานข้อมูลที่มีขนาดเล็กสก์ท็อปไปยังไฟล์แบนคลังข้อมูลและข้อมูลและแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูล แต่ข้อมูลที่แยกเป็นส่วนย่อยแล้วมองไม่เห็นก่อนหน้านี้ วิเคราะห์ส่วนย่อยที่จะแบ่งให้เป็นเครื่องมือที่นิยมมากที่สุดที่ใช้ในการทำเหมืองแร่เป็นส่วนย่อยต่อไปสำหรับจำนวนของระดับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) Ai เทคโนโลยีพยายามที่จะขอย่างต่อเนื่องวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลวิธีการทำงานของการทำงานของสมองมนุษย์โดยการทำจนกว่าจะโผล่ออกมารูปแบบ คาดเดาความคิดสร้างสรรค์การเรียนรู้จากตัวอย่าง, c และแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มบนพื้นฐานคล้ายกันโดยใช้เหตุผลการอนุมาน บางส่วนของคุณสมบัติอื่น ๆ หรือช่วงข้อมูลที่ จำกัด วิธีการไอที่นิยมนำมาใช้ในการทำเหมืองข้อมูล include3 อะไรเป็นคำที่ใช้สำหรับรูปแบบที่พบโดยเครือข่ายประสาทการจัดกลุ่มและต้นไม้ตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม?โครงข่ายประสาทเทียมดูที่กฎระเบียบของการใช้ข้อมูล 4 เมื่อเป็นกลุ่มที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูล? ซึ่งจะขึ้นอยู่กับการเชื่อมต่อที่พบหรือบันทึก 5 สิ่งที่ประเภทของการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถใช้ในตัวอย่างชุดข้อมูล เป็นผลให้การทำเหมืองข้อมูลซอฟต์แวร์? อย่างต่อเนื่องการวิเคราะห์คุณค่าและเปรียบเทียบกับ the6 สิ่งที่สามารถวิเคราะห์ทำเพื่อปรับปรุงปัจจัยอื่น ๆ ข้อมูลและจะเปรียบเทียบปัจจัยผลลัพธ์เหล่านี้การทำเหมืองแร่?ซ้ำแล้วซ้ำเล่าจนกว่าจะพบรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่ รูปแบบเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นกฎ ซอฟแวร์แล้วปัจจุบันมีการใช้ มองหารูปแบบอื่น ๆ ตามกฎเหล่านี้หรือส่งสัญญาณเตือนเมื่อค่าทริกเกอร์จะตี การจัดกลุ่มแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามลักษณะที่คล้ายกันหรือช่วงข้อมูลที่ จำกัด กลุ่มถูกนำมาใช้เมื่อข้อมูลไม่ได้ระบุว่าในทางที่เป็นประโยชน์กับการทำเหมืองแร่ ตัวอย่างเช่นบริษัท ประกันภัยที่ต้องการหากรณีของการทุจริตจะไม่มีบันทึกระบุว่าเป็นของปลอมหรือไม่ปลอม แต่หลังจากการวิเคราะห์รูปแบบภายในกลุ่มซอฟแวร์การทำเหมืองแร่สามารถเริ่มต้นที่จะคิดออกกฎที่ชี้ไปที่การเรียกร้องซึ่งมีแนวโน้มที่จะเป็นเท็จ ต้นไม้ตัดสินใจรวมกลุ่มเช่นแยกข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยแล้ววิเคราะห์ส่วนย่อยที่จะแบ่งออกเป็นส่วนย่อยต่อไปและอื่น ๆ (ในระดับที่อีกไม่กี่) ย่อยขั้นสุดท้ายแล้วมีขนาดเล็กพอที่กระบวนการทำเหมืองแร่สามารถหารูปแบบที่น่าสนใจและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล เมื่อข้อมูลที่จะขุดได้จะถูกระบุก็ควรจะทำความสะอาด ล้างข้อมูลปลดปล่อยมันออกมาจากข้อมูลที่ซ้ำกันและข้อมูลที่ผิดพลาดต่อไปข้อมูลที่ควรเก็บไว้ในรูปแบบชุดภายในหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องหรือสาขาที่ เครื่องมือการทำเหมืองแร่สามารถทำงานร่วมกับทุกประเภทของการจัดเก็บข้อมูลจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังฐานข้อมูลที่มีขนาดเล็กสก์ท็อปไปยังไฟล์แบน คลังข้อมูลและข้อมูล

Results (Thai) 2:

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเพียงกรองผ่านข้อมูลดิบสำหรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่ช่วยให้ธุรกิจการแข่งขันจำนวนมากการทำเหมืองข้อมูลเป็นเพียงกรองผ่านข้อมูลดิบสำหรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่ช่วยให้ธุรกิจการแข่งขันจำนวนมากข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นจากรูปแบบความหมายและแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูล แต่มีข้อมูลแยกเป็นชุดย่อย แล้ว unseen ก่อนหน้านี้ วิเคราะห์ย่อยจะแบ่งออกเป็นเครื่องมือนิยมใช้เมื่อทำเหมืองเพิ่มเติม ชุดย่อยจำนวนระดับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ลองเทคโนโลยี AI b วิเคราะห์ และเปรียบเทียบข้อมูลทำงานทางสมองมนุษย์งาน โดยทำจนเกิดลวดลายอย่างต่อเนื่อง ครั้งที่อัจฉริยะทาย เรียนอย่าง และ c แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามใช้ deductive เหตุผลคล้ายกัน บางคุณลักษณะเพิ่มเติมหรือช่วงของข้อมูลที่จำกัด รวมวิธี AI ยอดนิยมที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลที่อยู่ บนการเชื่อมต่อที่พบ หรือค่าวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง และเปรียบเทียบกับการซ้ำ ๆ จนกว่าจะพบรูปแบบที่เกิดขึ้น รูปแบบเหล่านี้จะเรียกว่ากฎ ซอฟต์แวร์แล้วปัจจุบันมีใช้งาน ดูในรูปแบบอื่น ๆ ตามกฎเหล่านี้ หรือส่งออกปลุกเมื่อตีค่าทริกเกอร์ คลัสเตอร์ข้อมูลแบ่งออกเป็นกลุ่มตามคุณลักษณะที่คล้ายกันหรือช่วงของข้อมูลที่จำกัด คลัสเตอร์จะใช้เมื่อไม่มี labelled ข้อมูลในทางที่ดีการทำเหมืองแร่ เช่น เป็นบริษัทประกันภัยที่ต้องการค้นหาอินสแตนซ์ของการฉ้อโกงจะไม่มีระเบียนของ labelled ปลอม หรือไม่ปลอม แต่หลัง จากการวิเคราะห์รูปแบบภายในคลัสเตอร์ ซอฟต์แวร์การทำเหมืองสามารถเริ่มเข้าใจกฎที่ชี้ไปที่ร้องมักเป็นเท็จ ต้นไม้การตัดสินใจ เช่นคลัสเตอร์ แบ่งข้อมูลชุดย่อย และวิเคราะห์แล้ว ย่อยไปแบ่งย่อยเพิ่มเติม และอื่น ๆ (สำหรับระดับอื่น ๆ ไม่กี่) ย่อยสุดท้ายแล้วมีขนาดเล็กพอที่การทำเหมืองสามารถค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลที่น่าสนใจ เมื่อมีระบุข้อมูลที่จะสามารถขุด มันควรจะชำระ ช่วยทำความสะอาดข้อมูลให้มันซ้ำข้อมูลและข้อมูลที่ผิดพลาด ถัดไป ควรเก็บข้อมูลในรูปแบบชุดยูนิฟอร์มภายในประเภทที่เกี่ยวข้องหรือเขตข้อมูล เครื่องมือการทำเหมืองสามารถทำงานกับทุกประเภทของการจัดเก็บข้อมูล จากคลังข้อมูลขนาดใหญ่กับเล็กฐานข้อมูลเดสก์ท็อปแฟ้มแบน คลังข้อมูล และข้อมูล และแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูล แต่มีข้อมูลแยกเป็นชุดย่อย แล้ว unseen ก่อนหน้านี้ วิเคราะห์ย่อยจะแบ่งออกเป็นเครื่องมือนิยมใช้เมื่อทำเหมืองเพิ่มเติม ชุดย่อยจำนวนระดับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ลองเทคโนโลยี AI b วิเคราะห์ และเปรียบเทียบวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ ข้อมูลงานอย่างต่อเนื่อง โดยการทำจนเกิดลวดลาย ครั้งที่อัจฉริยะทาย เรียนอย่าง และ c แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามใช้ deductive เหตุผลคล้ายกัน บางคุณลักษณะเพิ่มเติมหรือช่วงของข้อมูลที่จำกัด วิธี AI ที่นิยมใช้ใน include3 การทำเหมืองข้อมูลเงื่อนไขใดจะใช้สำหรับรูปแบบที่พบ โดยเครือข่ายประสาท คลัสเตอร์ และต้นไม้ตัดสินใจ เครือข่ายประสาท เครือข่ายประสาทดูกฎของการใช้ข้อมูล ทำเมื่อเป็นคลัสเตอร์ที่ใช้ในข้อมูลเหมือง 4 ซึ่งขึ้นอยู่กับการเชื่อมต่อที่พบหรือ on5 เก็บข้อมูลชนิดใดสามารถใช้ในตัวอย่างชุดข้อมูล เป็นผล ข้อมูลซอฟต์แวร์การทำเหมืองแร่หรือไม่ อย่างต่อเนื่องวิเคราะห์ค่า และเปรียบเทียบกับ the6 ที่สามารถวิเคราะห์การทำเพื่อปรับปรุงข้อมูลปัจจัยอื่น ๆ และมันเปรียบเทียบปัจจัยเหล่านี้ผลลัพธ์การทำเหมืองแร่หรือไม่ ซ้ำ ๆ จนกว่าจะพบรูปแบบใหม่ รูปแบบเหล่านี้จะเรียกว่ากฎ ซอฟต์แวร์แล้วปัจจุบันมีใช้งาน ดูในรูปแบบอื่น ๆ ตามกฎเหล่านี้ หรือส่งออกปลุกเมื่อตีค่าทริกเกอร์ คลัสเตอร์ข้อมูลแบ่งออกเป็นกลุ่มตามคุณลักษณะที่คล้ายกันหรือช่วงของข้อมูลที่จำกัด คลัสเตอร์จะใช้เมื่อไม่มี labelled ข้อมูลในทางที่ดีการทำเหมืองแร่ ตัวอย่าง เป็นบริษัทประกันภัยที่ต้องการค้นหาอินสแตนซ์ของการฉ้อโกงจะไม่มีระเบียนของ labelled ปลอม หรือไม่ปลอม แต่หลังจากการวิเคราะห์รูปแบบภายในคลัสเตอร์ ซอฟต์แวร์การทำเหมืองสามารถเริ่มเข้าใจกฎที่ชี้ไปที่ร้องมักเป็นเท็จ ต้นไม้การตัดสินใจ เช่นคลัสเตอร์ แบ่งข้อมูลชุดย่อย และจากนั้น วิเคราะห์ย่อยได้แบ่งเพิ่มเติมย่อย และอื่น ๆ (สำหรับระดับอื่น ๆ ไม่กี่) ย่อยสุดท้ายแล้วมีขนาดเล็กพอที่การทำเหมืองสามารถค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลที่น่าสนใจ เมื่อมีระบุข้อมูลที่จะสามารถขุด มันควรจะชำระ ช่วยทำความสะอาดข้อมูลให้มันซ้ำข้อมูลและข้อมูลที่ผิดพลาด ถัดไป ควรเก็บข้อมูลในรูปแบบชุดยูนิฟอร์มภายในประเภทที่เกี่ยวข้องหรือเขตข้อมูล เครื่องมือการทำเหมืองสามารถทำงานกับทุกประเภทของการจัดเก็บข้อมูล จากคลังข้อมูลขนาดใหญ่กับเล็กฐานข้อมูลเดสก์ท็อปแฟ้มแบน คลังข้อมูลและข้อมูล

Results (Thai) 3:

การทำเหมืองแร่มีการกรองข้อมูลผ่านข้อมูลจำนวนมากขนาดใหญ่ของข้อมูลดิบสำหรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งจะช่วยให้องค์กรธุรกิจในการแข่งขันที่.ข้อมูล( data mining )มีการกรองผ่านข้อมูลจำนวนมากวัตถุดิบสำหรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งจะช่วยให้องค์กรธุรกิจในการแข่งขันที่เพียงข้อมูลนี้สร้างขึ้นในรูปแบบนี้มีความหมายและแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูลแต่เป็นข้อมูลที่แยกต่างหากในส่วนย่อยแล้วก่อนหน้านี้เราไม่เห็น.วิเคราะห์ที่ย่อยเพื่อแบ่งให้เป็นที่ได้รับความนิยมอย่างสูงสุดเครื่องมือใช้เมื่อการทำเหมืองแร่เพิ่มเติมส่วนย่อยที่ระดับระบบปัญญาประดิษฐ์( AI )AI เทคโนโลยีลองให้ B อย่างต่อเนื่องวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลสามารถทำงานในแบบที่สมองของมนุษย์ที่ใช้งานได้หรือไม่โดยการทำให้จนกว่ารูปแบบขึ้นคาดเดาอัจฉริยะการเรียนรู้ด้วยตัวอย่างเช่น C และแบ่งข้อมูลเป็นกลุ่มๆตามการใช้เหตุผลอนุมานโดยใช้ความเหมือน บางส่วนของคุณสมบัติเพิ่มเติมหรือช่วงข้อมูลจำกัด(มหาชน)ได้รับความนิยม AI วิธีการใช้ในการคัดกรองข้อมูลรวมถึงที่อยู่บนพื้นฐานการเชื่อมต่อที่พบหรือเรื่อยไปวิเคราะห์ความคุ้มค่าและเปรียบเทียบกับซ้ำหลายครั้งจนกว่าจะพบรูปแบบใหม่ รูปแบบเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องเป็นกฎระเบียบ ซอฟต์แวร์นี้แล้วมีการใช้มีลักษณะรูปแบบอื่นๆที่ใช้กฎเหล่านี้อยู่ในขณะนี้หรือจะส่งออกจากการเตือน ภัย เมื่อค่าทริกเกอร์ที่ถูกตีข้อมูลระบบคลัสเตอร์ซึ่งแบ่งเป็นกลุ่มๆตามคุณสมบัติบางอย่างที่คล้ายกันหรือมีข้อมูลจำกัด(มหาชน) คลัสเตอร์จะใช้เมื่อมีข้อมูลไม่มีป้ายในทางที่เป็นประโยชน์ต่อการทำเหมืองแร่ ตัวอย่างเช่นบริษัทประกัน ภัย ที่ต้องการได้พบกับกรณีของการฉ้อโกงก็จะไม่มีข้อมูลของปลอมป้ายหรือฉ้อโกงไม่ได้ แต่หลังจากวิเคราะห์รูปแบบ ภายใน คลัสเตอร์ซอฟต์แวร์การทำเหมืองแร่ที่จะสามารถเริ่มรูปที่ออกกฎที่จุดที่อ้างว่ามีแนวโน้มที่จะเป็นเท็จ ต้นการตัดสินใจเช่นกลุ่มข้อมูลที่แยกต่างหากลงในส่วนย่อยและวิเคราะห์ที่ย่อยแล้วจะแบ่งออกเป็นส่วนย่อยได้อีกและใน(สำหรับระดับอีกไม่กี่) ส่วนย่อยครั้งสุดท้ายที่มีขนาดเล็กจึงไม่เพียงพอว่าขั้นตอนการทำเหมืองแร่ที่สามารถพบกับความสัมพันธ์กับรูปแบบและน่าสนใจในข้อมูลเมื่อมีการดำเนินการกับข้อมูลที่จะต้องได้รับการขุดระบุไว้ว่าคือควรจะได้รับการชำระ สำหรับทำความสะอาดช่วยให้ข้อมูลจากข้อมูลผิดพลาดและข้อมูลที่ซ้ำกัน ถัดไปข้อมูลควรจะเก็บไว้ในรูปแบบเครื่องแบบที่อยู่ ภายใน ฟิลด์หรือ ประเภท ที่เกี่ยวข้อง เครื่องมือการทำเหมืองแร่สามารถใช้งานทุก ประเภท ของการจัดเก็บข้อมูลจาก,คลังจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังฐานข้อมูลเดสก์ทอปมีขนาดเล็กลงไปยังไฟล์แบบจอแบนข้อมูล,คลังสินค้า,และข้อมูลและแนวโน้มที่มีอยู่แล้วในข้อมูลแต่เป็นข้อมูลที่แยกต่างหากในส่วนย่อยแล้วก่อนหน้านี้เราไม่เห็น.วิเคราะห์ที่ย่อยเพื่อแบ่งให้เป็นที่ได้รับความนิยมอย่างสูงสุดเครื่องมือใช้เมื่อการทำเหมืองแร่เพิ่มเติมส่วนย่อยที่ระดับระบบปัญญาประดิษฐ์( AI ) AI เทคโนโลยีลองให้ B อย่างต่อเนื่องวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลสามารถทำงานในแบบที่สมองของมนุษย์ที่สามารถทำงานได้โดยการทำให้จนกว่ารูปแบบขึ้นคาดเดาอัจฉริยะการเรียนรู้ด้วยตัวอย่างเช่น C และแบ่งข้อมูลเป็นกลุ่มๆตามการใช้เหตุผลอนุมานโดยใช้ความเหมือน บางส่วนของคุณสมบัติเพิ่มเติมหรือมีข้อมูลจำกัด(มหาชน)ได้รับความนิยม AI วิธีใช้ในการทำเหมืองแร่ข้อมูลรวมถึง 3 วาระคือใช้สำหรับการกำหนดรูปแบบที่พบโดยเครือข่ายเกินและมีการคลัสเตอร์การตัดสินใจต้นเครือข่ายเกินเครือข่ายเกินดูที่กฎระเบียบของการใช้ data, 4 เมื่อมีคลัสเตอร์ใช้ในการคัดกรองข้อมูล ซึ่งจะใช้ในการเชื่อมต่อที่พบหรือใน 5 ประเภท ใดบ้างของการจัดเก็บข้อมูลสามารถใช้ในการติดตั้งตัวอย่างของข้อมูล เป็นผลจากการทำเหมืองแร่ข้อมูลซอฟต์แวร์หรือไม่ การวิเคราะห์ความคุ้มค่าอย่างต่อเนื่องและเปรียบเทียบกับ 6 ที่สามารถวิเคราะห์ให้ทำการปรับปรุงข้อมูลที่มีปัจจัยอื่นและเปรียบเทียบปัจจัยเหล่านี้ส่งผลการทำเหมืองแร่ซ้ำหลายครั้งจนกว่าจะพบรูปแบบใหม่. รูปแบบเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องเป็นกฎระเบียบ ซอฟต์แวร์นี้แล้วมีการใช้มีลักษณะรูปแบบอื่นๆที่ใช้กฎเหล่านี้อยู่ในขณะนี้หรือจะส่งออกจากการเตือน ภัย เมื่อค่าทริกเกอร์ที่ถูกตี ข้อมูลระบบคลัสเตอร์ซึ่งแบ่งเป็นกลุ่มๆตามคุณสมบัติบางอย่างที่คล้ายกันหรือมีข้อมูลจำกัด(มหาชน) คลัสเตอร์จะใช้เมื่อมีข้อมูลไม่มีป้ายในทางที่เป็นประโยชน์ต่อการทำเหมืองแร่ ยกตัวอย่างเช่นบริษัทประกัน ภัย ที่ต้องการได้พบกับกรณีของการฉ้อโกงก็จะไม่มีข้อมูลของปลอมป้ายหรือฉ้อโกงไม่ได้ แต่หลังจากวิเคราะห์รูปแบบ ภายใน คลัสเตอร์ซอฟต์แวร์การทำเหมืองแร่ที่จะสามารถเริ่มรูปที่ออกกฎที่จุดที่อ้างว่ามีแนวโน้มที่จะเป็นเท็จ ต้นการตัดสินใจเช่นระบบคลัสเตอร์ข้อมูลที่แยกต่างหากลงในส่วนย่อยแล้ววิเคราะห์ที่ย่อยเพื่อแบ่งให้เป็นส่วนย่อยอีกและใน(สำหรับระดับอีกไม่กี่) ส่วนย่อยครั้งสุดท้ายที่มีขนาดเล็กจึงไม่เพียงพอว่าขั้นตอนการทำเหมืองแร่ที่สามารถพบกับความสัมพันธ์กับรูปแบบและน่าสนใจในข้อมูล เมื่อมีการดำเนินการกับข้อมูลที่จะต้องได้รับการขุดระบุไว้ว่าคือควรจะได้รับการชำระ สำหรับทำความสะอาดช่วยให้ข้อมูลจากข้อมูลผิดพลาดและข้อมูลที่ซ้ำกันถัดไปข้อมูลควรจะเก็บไว้ในรูปแบบเครื่องแบบที่อยู่ ภายใน ฟิลด์หรือ ประเภท ที่เกี่ยวข้อง เครื่องมือการทำเหมืองแร่สามารถใช้งานทุก ประเภท ของการจัดเก็บข้อมูลจาก,คลังจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไปยังฐานข้อมูลเดสก์ทอปมีขนาดเล็กลงไปยังไฟล์แบบจอแบน ข้อมูลและคลังสินค้าข้อมูล