KDD基本过程

整个KDD过程是一个从数据到知识，从原始数据到有价值洞察的连续过程，每个环节都不可或缺，共同推动着知识发现的进程。

在1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth三位学者首次提出了KDD（知识发现与数据挖掘）的五个核心步骤，这为后续的各种KDD过程模型奠定了基础。这些模型主要可以分为学术研究模型和工业实践模型两大类，以适应不同的应用场景和需求。首先，1996年的"九步骤模型"（nine-steps model）由Fayyad等人提出，它...

KDD过程通常包括数据准备、模式搜索、知识评估和迭代优化等阶段，要求具备智能性和自动性，不仅仅是简单地汇总数据。有效性是KDD的重要考量，指的是发现的模式在新数据中仍然具有可信度。新颖性强调模式的创新性，而非已知的重复。潜在有用性是指发现的知识具有实际应用价值，例如在决策支持系统中提升经济效...

因此，KDD是一个更为宽泛的概念，它涵盖了从数据到知识的整个转化过程。在这个过程中，数据挖掘是手段，知识发现是目的。通过数据挖掘技术，人们可以自动或半自动地获取隐藏在数据中的信息；而通过知识发现过程，人们能够进一步理解和解释这些信息，将其转化为有价值的决策依据。总的来说，KDD是现代社会数据...

CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段. 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.主要工作包括：确定商业目标，发现影响结果的重要...

1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去...

KDD的基本任务 1、数据分类 分类是数据挖掘研究的重要分支之一，是一种有效的数据分析方法。分类的目标是通过分析训练数据集，构造一个分类模型（即分类器），该模型能够把数据库中的数据记录映射到一个给定的类别，从而可以l立用于数据预测。2、数据聚类 当要分析的数据缺乏必要的描述信息，或者根本就无法...

CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述。该模型将一个KDD工程分为6个不同的，但顺序并非完全不变的阶段。 business understanding：即商业理解。 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么。 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。 data understa...

KDD表示将低层数据转换为高层知识的整个过程。可以将KDD简单定义为：KDD是确定数据中有效的、新颖的、潜在有用的、基本可理解的模式的特定过程。而数据挖掘可认为是观察数据中模式或模型的抽取，这是对数据挖掘的一般解释。虽然数据挖掘是知识发现过程的核心，但它通常仅占KDD的一部分(大约是15% 到25%)...

数据库知识发现数据库知识发现（KDD）就是从大量琐屑的数据中提取出有效的、新颖的和潜在有用的并能被人理解的模式处理过程，其最终目标是获取有用的信息和知识。 国际电信电话株式会社...AU这家公司是由KDD（国际电信电话株式会社）、DDI（第二电电株式会社）、IDO（日本移动通信株式会社）三家公司在2...