Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

Noaniq – bu topilgan qonuniyatlar axborot qabul qilishining stadart usullari yoki ekspert yo’llari bilan topilmasligini bildiradi.
Obyektiv – bu qonuniyat har doim subyektiv hisoblanadigan ekspert fikridan farqli ravishda haqiqitga to’liq mos kelishini bildiradi.
Amaliy jihatdan foydali – bu natijalar amaliy qo’llashga ega bo’lgan konkret qiymatlarga ega ekanligini ko’rsatadi.
Bilim – tasvirlanadigan savol, fan, muammo va shu kabilar haqida qandaydir xabardorlik darajasiga mos tushadigan butun tasvirlanishini beradigan ma’lumotlar yig’indisidir. [5-7]
Bilimlarni qo’llash (knowledge deployment) aniq boyliklarga erishishi uchun topilgan bilimlarni real ko’rinishda qo’llashni bildiradi (masalan, bozordagi raqiblik).
Data Mining - bu ma’lumotlardan noaniq va tartiblanmagan axborotlarni ajratib olish va ularni qo’llash uchun mumkin bo’lgan ko’rinishda tasvirlash jarayonidir. Data Mining – bu biznesda kerakli natijaga erishish maqsadida shu strukturagacha (patterns) noma’lumlarni topish uchun katta hajmdagi ma’lumotlarni ajratish, tadqiq etish va modellashtirish jarayonidir (SAS Institute ta’rifi).
Data Mining – bu shunday jarayonki, uning maqsadi – tasvirlarni metodik tanish hamda statistik va matematik usullarni qo’llash bilan saqlanayotgan katta hajmdagi ma’lumotlarni qo’shish natijasida yangi zarur korrelyasiyalar, namunalar va tendensiyalarni topishdir (Gartner Group ta’rifi).
Data Mining texnologiyasi asosiga o’zida qonuniyatni inson tushunadigan tarzda beradigan, tanlangan ma’lumotlar xususiyatlarini tasvirlaydigan shablonlar konsepsiyasi (patterns) qo’yilgan.
“Mining” inglizchadan “foydali qazilmalarni topish” degan ma’noni bildiradi, katta ma’lumotlar miqdorida qonuniyatni izlash esa shu jarayon bilan real tarzda yaqin turadi.
Qonuniyatni izlash jarayoni – izlanayotgan jarayonlarni tasvirlash ko’rinishida ma’lumotlarni taqdim etish.
Data Mining axborot texnologiyalari bozorining bir qismi sifatida: