Tantangan dalam data mining adalah besarnya ukuran basis data yang digunakan disebut

Pengukuran dilakukan dengan variasi pengukuran dari kuantitas yang sedang diukur dengan pengukuran antara mean dan nilai kuantitas yang diketahui, adalah jenis kesalahan pengukuran

Termasuk dalam metode penyelesaian masalah dalam data mining adalah

Banyaknya jumlah atribut dalam data yang akan diproses pada data mining

Data mining digunakan untuk melakukan information discovery yang ditujukan untuk

Kumpulan dari objek dan atributnya disebut

Kodepos, dan atribut yang memiliki himpunan nilai yang berhingga maupun yang tak berhingga tetapi bisa dihitung termasuk dalam kelompok atribut

Angka 0,75 atau ¾ , berdasarkan jumlah nilainya dapat dikelompokkan kedalam atribut

Yang tidak termasuk dalam penanganan missing value adalah

Proses mengkombinasikan dua atau lebih atribut-atribut atau objek-objek kedalam satu atribut tunggal

Objek data dengan sifat yang berbeda sekali dari kebanyakan objek data dalam data-set

OLAP yang berbasiskan kepada data relasional yang berasal dari sumber-sumber data yang menggunakan RDBMS dan juga menyimpan data ke dalam bentuk relasional

Untuk membantu pengguna merepresentasikan data dua dimensi ke dalam bentuk data multidimensi merupakan peran dari

Sebuah data warehouse yang lebih kecil untuk menyimpan data pada divisi tertentu

Proses transformasi pada ETL akan terisolasi dari dua tahapan peroses sebelumnya (Extraction dan Loading) tujuannya untuk

Terdapat tiga langkah utama dalam pemrosesan Data Mining

Proses menghilangkan fitur/atribut yang tidak diperlukan terdapat dalam proses

Ranking yang memiliki skala 1-10, grade, tinggi atau pendidikan merupakan contoh tipe data