Dissertasiya mavzusining asoslanishi va uning

OLAP
Data Mining
Chekuchilar va chekmaydiganlar orasida jarohatlanishlarning o‘rtacha ko‘rsatgichi qancha?	Yuqori jarohatlanishga duchor bo‘lgan odamlarni tasvirlashda aniq shablonlar mavjudmi?
Mavjud mijozlarning telefon hisoblarining sobiq mijozlar hisoblariga taqqoslaganda o‘rtacha miqdori qancha? (telefon kompaniyasi xizmatlaridan voz kechgan)	Telefon kompaniyasi xizmatlaridan voz kechadigan mijozlarning umumiyligi mavjudmi?
O‘g‘irlangan va o‘g‘irlanmagan kredit kartochkalari bo‘yicha kunlik xaridlarning o‘rtacha qiymati qancha?	Kredit kartochka bo‘yicha qalloblik holatlari uchun bir xillik sxemasi mavjudmi?

Data Mining uchun muhim holat – izlab topilgan shablonlarning ma‘noliligi. Bu topilgan shablonlar maxfiy bilimlar (hidden knowledge) deb ataluvchi ma‘lumotlarda tasavvur qilinmagan, kutilmagan (unexpected) muntazamlikni tasvirlashi kerak. Jamiyat shunday fikrga keldiki, zarur (cырые) ma‘lumotlar (raw data) chuqur bilim manbai bo‗lib, uni savodli

izlashdan haqiqiy bilimlar topiladi (1.2-rasm).

1.2-rasm. Ma‘lumotlardan olinadigan bilimlar darajasi

Data Mining texnologiyasiga, bu texnologiya asoschilaridan biri Grigoriy Piatetskiy-Shapiro etarlicha to‗liq ta‘riflaydi:
Data Mining - bu zarur ma‘lumotlarda inson faoliyatining turli sohalarida echimlarni qabul qilish uchun zarur bo‗lgan noma‘lum, ma‘noli, amaliy foydali va kirish mumkin bo‗lgan bilimlar interpretatsiyasini topib olish jarayonidir[9].

2.