Dassault Systèmes (DS) ist ein multinationales Software-Entwicklungsunternehmen mit mehreren Sitzen. In Europa befindet sich der Hauptsitz im französischen Vélizy-Villacoublay. Das Unternehmen ist bekannt für 3D Design Software, 3D Digital Mock-up und für Product-Lifecycle-Management (PLM)-Lösungen. Am 5. Juni 1981^[3] wurde es als eigene Konzerngesellschaft des Unternehmens Dassault Aviation gegründet. Dassault Systèmes ist Entwickler von CATIA, einer CAD/CAM-Anwendung, und gehört zur Groupe Dassault.

Dassault Systèmes setzt sich für die Förderung von Innovation sowie ethischer Nutzung von KI in Europa ein und hat sich deshalb der EU AI Champions Initiative angeschlossen.

达索系统（法语：Dassault Systèmes S.A.）是一家法国软件公司，从事3D设计软件、3D数字化实体模型和产品生命周期管理（PLM）解决方案，为航空、汽车、机械、电子等各行业，提供软件系统服务，以及技术支持。

Unter Data-Mining [ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ] (von englisch data mining, aus englisch data ‚Daten‘ und englisch mine ‚graben‘, ‚abbauen‘, ‚fördern‘)^[1] versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Solche Datenbestände werden aufgrund ihrer Größe mittels computergestützter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten „Knowledge Discovery in Databases“ (englisch für Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) übertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, während Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet.^[2]

Die Bezeichnung Data-Mining (eigentlich etwa „Abbau von Daten“) ist etwas irreführend, denn es geht um die Gewinnung von Wissen aus bereits vorhandenen Daten und nicht um die Generierung von Daten selbst.^[3] Die prägnante Bezeichnung hat sich dennoch durchgesetzt. Die reine Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von großen Datenmengen wird gelegentlich ebenfalls mit dem Buzzword Data-Mining bezeichnet. Im wissenschaftlichen Kontext bezeichnet es primär die Extraktion von Wissen, das „gültig (im statistischen Sinne), bisher unbekannt und potentiell nützlich“^[4] ist „zur Bestimmung bestimmter Regelmäßigkeiten, Gesetzmäßigkeiten und verborgener Zusammenhänge“.^[5] Fayyad definiert es als „ein[en] Schritt des KDD-Prozesses, der darin besteht, Datenanalyse- und Entdeckungsalgorithmen anzuwenden, die unter akzeptablen Effizienzbegrenzungen eine spezielle Auflistung von Mustern (oder Modellen) der Daten liefern“.^[2]

Das Schließen von Daten auf (hypothetische) Modelle wird als Statistische Inferenz bezeichnet.

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支^[1][2][3] 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程^[1]。

数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用^[1]。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理^[1]。数据挖掘是“数据库知识发现”（Knowledge-Discovery in Databases, KDD）的分析步骤^[4] ，本质上属于机器学习的范畴。

类似词语“资料采矿”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。