多媒体数据挖掘是指分析大量多媒体信息以发现模式或统计关系。收集数据后，计算机程序将对其进行分析并寻找有意义的联系。这些信息经常被政府用来改善社会制度。它还可以用于营销，以发现消费者的习惯。
多媒体数据挖掘需要收集大量数据。分析数据时，样本大小很重要，因为样本较小，预测的趋势和模式更有可能不准确。这些数据可以从许多不同的媒体收集，包括视频、声音文件和图像。一些专家还认为空间数据和文本是多媒体。来自一种或多种媒体的信息是数据收集的重点。<图>
多媒体数据挖掘涉及大量数据的收集。
而数值数据的分析可以很简单，多媒体数据分析需要复杂的计算机程序，可以将其转化为有用的数字数据。有许多计算机程序可以使从多媒体数据挖掘中收集的信息有意义。这些计算机程序用于搜索以下关系：可能不明显或逻辑上不明显。
多媒体数据挖掘包括使用各种媒体（例如视频或声音文件）收集和审查数据。
当挖掘多媒体信息时，该信息最常见的用途之一是预测行为模式或趋势。信息也可以分为不同的类别，这样可以分别分析不同的群体，例如男性和女性或周日和周一。例如，数据可以按逻辑关系进行聚类或分组，这可以帮助跟踪消费者对某个品牌相对于另一个品牌的亲和力。<图>
政府官员可以使用多媒体数据挖掘来帮助交通更加顺畅和快速地流动。
多媒体数据挖掘有多种用途在当今社会。一个例子是使用交通摄像机镜头来分析交通流量。这些信息可用于规划新街道、扩建现有街道或疏导交通。政府组织和城市规划者可以利用这些信息来帮助交通ic 流动更加顺畅和快速。
虽然数据挖掘这个术语相对较新，但挖掘数据的实践已经存在很长时间了。例如，杂货店长期以来一直使用数据挖掘通过从收银机收集数据来跟踪消费者行为。计算机程序可以使用与销售信息相关的数字数据来了解人们正在购买什么以及他们何时可能购买某些产品。此信息通常用于确定在哪里放置某些产品以及何时销售某些产品。
