Penggalian data: Perbedaan antara revisi

'''Penggalian data''' (bahasa Inggris: '''''data mining''''') adalah ekstraksi [[pola]] yang menarik dari [[data]] dalam jumlah besar.<ref>http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/1558609016/qid=1278582726</ref> Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (''knowledge discovery in database''), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari [[sistem basis data]] perusahaan, [[e-commerce]], data [[saham]], data [[sensus]] dan data [[bioinformatika]]), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan. Jumlah data yang digunalan dalam penggalian data merupakan data yang besar, berasal dari database yang besar, sehingga penggalian data dapat menghasilkan informasi KDD yang bermanfaat dan tepat guna.<ref>{{Cite book|last=Agustini|first=Ketut|last2=Pradnyana|first2=Gede Aditra|last3=Darmawiguna|first3=I Gede Mahendra|last4=Wijaya|first4=I Nyoman Saputra Wahyu|date=2022|url=https://pustaka.ut.ac.id/lib/wp-content/uploads/pdfmk/MSIM4403-M1.pdf|title=Data Mining|location=Tangerang Selatan|publisher=Universitas Terbuka|isbn=-|pages=5|url-status=live}}</ref>