數據挖掘中的 KDD 過程：您需要知道什麼？

作為一名在職專業人士，您熟悉數據、數據庫、信息、處理等術語。您還必須遇到數據挖掘和數據倉庫等術語。 稍後我們將詳細討論這兩個術語，但還有一種更複雜的方法論，它包含了上面提到的兩個術語：KDD。

什麼是 KDD？

KDD 被稱為數據庫中的知識發現，被定義為一種從原始數據庫中查找、轉換和提煉有意義的數據和模式以便在不同領域或應用程序中使用的方法。

上述陳述是 KDD 的概述或要點，但它是一個漫長而復雜的過程，涉及許多步驟和迭代。 現在，在我們深入研究 KDD 的本質之前，讓我們嘗試通過一個示例來定下基調。

假設附近有一條小河在流淌，而您恰好是手工藝愛好者、石頭收藏家或隨機探險家中的一個。 現在，您已經知道河床充滿了石頭、貝殼和其他隨機物體。 這個前提是最重要的，沒有它，一個人就無法到達源頭。

接下來，根據您碰巧是誰，需求和要求可能會有所不同。 這是要理解的第二個最重要的事情。 因此，您繼續收集可能躺在河床上的石頭、貝殼、硬幣或任何人工製品。 但這也會帶來污垢和其他不需要的物體，您需要將其清除才能使物體準備好進一步使用。

在這個階段，您可能需要根據需要返回收集更多物品，並且此過程將根據情況重複幾次或完全跳過。

收集到的物品需要分成不同的類型以更好地適應您的應用，並且還需要進行切割、拋光或塗漆。 這個階段稱為轉化階段。

在此過程中，您將了解，例如，您更有可能在哪裡找到具有某種顏色的較大石頭——無論是在河岸附近還是在河流更深處，這些人工製品是否可能出現在上游或下游等等. 當你學習數據科學時，數據挖掘是一個重要的部分。

這有助於解碼模式，有助於更有效和更快地完成任務。 您最終會發現精煉、可靠且高度特定於您的應用程序的知識。

現在，讓我們詳細了解數據挖掘中的 KDD。

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什麼是數據挖掘中的 KDD？

數據挖掘中的 KDD是一種編程和分析方法，用於從數據庫中對數據進行建模，以提取有用和適用的“知識”。 數據挖掘構成了 KDD 的支柱，因此對整個方法至關重要。

它利用幾種本質上自學習的算法從處理後的數據中推斷出有用的模式。 該過程是一個閉環恆定反饋，其中根據算法和模式解釋的需求在各個步驟之間發生大量迭代。

典型 KDD 過程中涉及的步驟

1. 目標設定和應用理解

這是該過程的第一步，需要事先了解和了解要應用的領域。這是我們決定如何使用轉換後的數據和數據挖掘得出的模式來提取知識的地方。 這個前提非常重要，如果設置錯誤，可能會導致錯誤的解釋並對最終用戶產生負面影響。

2. 數據選擇與整合

在設定目標和目的後，需要根據可用性、可訪問性重要性和質量選擇收集的數據並將其分成有意義的集合。 這些參數對於數據挖掘至關重要，因為它們是數據挖掘的基礎，並且會影響形成什麼樣的數據模型。

3. 數據清洗和預處理

此步驟涉及搜索丟失的數據並從數據集中刪除嘈雜、冗餘和低質量的數據，以提高數據的可靠性及其有效性。 某些算法用於根據特定於應用程序的屬性搜索和消除不需要的數據。

4. 數據轉換

此步驟準備要饋送到數據挖掘算法的數據。 因此，數據需要採用合併和匯總的形式。 數據根據功能、屬性、特徵等進行整合。

5. 數據挖掘

這是整個 KDD 的根或骨幹過程。 這是使用算法從轉換後的數據中提取有意義的模式的地方，這有助於預測模型。 它是一種分析工具，可幫助使用人工智能、高級數值和統計方法以及專業算法等技術從數據集中發現趨勢。

6. 模式評估/解釋

一旦從各種數據挖掘方法和迭代中獲得了趨勢和模式，這些模式就需要以離散形式表示，例如條形圖、餅圖、直方圖等，以研究在之前的步驟中收集和轉換的數據的影響。 這也有助於評估特定數據模型在領域的有效性。

7. 知識發現和使用

這是 KDD 流程的最後一步，需要從上一步提取的“知識”以可視化格式（如表格、報告等）應用於特定應用程序或領域。這一步推動決策制定過程說申請。

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結論

當今世界，數據正在從不同類型和不同格式的眾多來源中生成，例如經濟交易、生物識別、科學、圖片和視頻等。每時每刻都在交易如此大量的信息，技術是最重要的可以提取果汁並提供可靠、高質量和有效的數據，用於各個領域的決策。 這就是 KDD 非常有用的地方。

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