Một số bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu là:

Cung cấp hỗ trợ ra quyết định, dự báo, khái quát dữ liệu..

Tìm kiếm các quy luật, tìm kiếm các cụm và phân loại dữ liệu

Tìm kiếm nhanh thông tin, thống kê dữ liệu, chọn đặc trưng của dữ liệu..

Tạo ra cơ sở tri thức mới, hỗ trợ dự báo thời tiết, dự báo động đất, dự báo sóng thần..

Data Mining là một bước quan trọng trong quá trình khai phá tri thức từ dữ liệu – KDD

Tiền xử lý dữ liệu là chọn ra các đặc trưng tiêu biểu trong tập dữ liệu lớn

Mọi dữ liệu đều có thể tìm kiếm được bằng máy tìm kiếm của Google

Data Mining là công cụ giúp các lập trình viên dễ dàng tìm kiếm thông tin hơn

Confidence(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / Số lượng giao dịch hỗ trợ X

Confidence(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ X / Số lượng giao dịch hỗ trợ Y

Confidence(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / Số lượng giao dịch hỗ trợ Y

Confidence(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / N

Support(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / N

Support(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / Số lượng giao dịch hỗ trợ Y

Support(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X và Y / Số lượng giao dịch hỗ trợ X

Support(XY) = Số lượng giao dịch hỗ trợ cả X / Số lượng giao dịch hỗ trợ Y

Support(XY) >= Min_Supp, Confidence(XY) >= Min_Conf

Support(XY) = Min_Supp, Confidence(XY) = Min_Conf

Support(XY) < Min_Supp, Confidence(XY) < Min_Conf

Support(XY) > Min_Supp, Confidence(XY) = Min_Conf

{ F:3, C:3}| p

{CF:3}| p

{C:4}| p

Cây điều kiện là rỗng

Confidence(AB-->C) >= Confidence(A-->BC)

Confidence(AB-->C) <= Confidence(A-->BC)

Confidence(AB-->C) = Confidence(A-->BC)

Chưa kết luận được AB-->C có thỏa độ hỗ trợ tối tiểu và độ tin cậy tối thiểu hay không

{ A, B, C}, {A, B, D }

{A, B, C}, {A, B, D}, {A, B, C, D}

{A, B, C}, {B, C, D}

{A, B, C}, {C, B, D}

B-->E

A-->D

C--> E

AB-->C

B-->CE

A-->D

C--> E

AB-->C