Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden anlamlı örüntüler, ilişkiler ve öngörü modelleri çıkarma sürecidir. [1]
TEMEL ÖZELLİKLER
Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik analizi ve aykırı değer belirleme gibi yöntemler kullanılır; veri kalitesi, mahremiyet ve model yanlılığı sonuçları doğrudan etkiler. Kavramın kapsamı, yerleşik terminoloji ve doğrulanabilir gözlem ya da belgeler temelinde belirlenir. Benzer terimler arasındaki fark kullanım bağlamına göre açıklanır; tarihsel gelişme ile güncel uygulama birbirine karıştırılmaz. Ölçüm, sınıflandırma veya yorum gerektiren durumlarda kullanılan yöntemin sınırları belirtilir ve tek örnekten genelleme yapılmaz. Konu insan sağlığı, hukuk veya kamusal kararlarla ilişkiliyse belirsizlik, yetki alanı ve güncel kılavuzlar ayrıca dikkate alınır. Böylece tanım, uygulama alanı ve sınırlamalar aynı çerçevede görülebilir. [1][2]