La scoperta della conoscenza nei database (KDD) è un processo di estrazione della conoscenza da un ampio insieme di dati al fine di ottenere approfondimenti e prendere decisioni. Si tratta di un processo a più fasi che comprende la pulizia dei dati, l'integrazione dei dati, la selezione dei dati, la trasformazione dei dati, la scoperta di modelli e la valutazione dei modelli. È una fase importante del processo di data mining.
La pulizia dei dati è il processo di rimozione dei dati irrilevanti e ridondanti dal set di dati. Questo viene fatto per rendere i dati più significativi e accurati. La pulizia dei dati comprende l'identificazione e la correzione di errori e incongruenze nei dati, la rimozione di dati duplicati e la garanzia di coerenza tra i dati.
L'integrazione dei dati è un processo di combinazione di più set di dati in un unico set di dati. Comporta la combinazione di dati provenienti da più fonti, come database, fogli di calcolo e altri formati, in un unico formato. È una fase importante del processo di scoperta della conoscenza, in quanto consente di confrontare i dati provenienti da fonti diverse.
La selezione dei dati è il processo di selezione dei dati più rilevanti e importanti ai fini della scoperta della conoscenza. Comporta l'identificazione e la selezione dei dati più adatti dal set di dati, al fine di ottenere le intuizioni più preziose.
La trasformazione dei dati è il processo di trasformazione dei dati da un formato a un altro. Si tratta di trasformare i dati da una forma a un'altra per renderli adatti all'analisi. Ciò può includere la normalizzazione dei dati, la trasformazione dei dati in un determinato formato o la creazione di nuove variabili da dati esistenti.
La scoperta di schemi è il processo di identificazione di schemi o relazioni tra punti di dati. Si tratta di trovare schemi nei dati che possono essere utilizzati per fare previsioni o per identificare intuizioni nascoste.
La valutazione dei pattern è il processo di valutazione dei pattern trovati nei dati per determinarne l'accuratezza e l'utilità. Ciò viene fatto per garantire che i modelli siano significativi e affidabili.
La scoperta della conoscenza nei database (KDD) è un processo in più fasi per estrarre la conoscenza da un ampio insieme di dati. Comprende la pulizia dei dati, l'integrazione dei dati, la selezione dei dati, la trasformazione dei dati, la scoperta di pattern e la valutazione dei pattern. È una fase importante del processo di data mining e può essere utilizzata per ottenere preziose intuizioni e prendere decisioni.
Ci sono alcuni motivi fondamentali per cui la KDD è diversa dal data mining. In primo luogo, la KDD si concentra sul processo di scoperta della conoscenza dai dati, mentre il data mining si concentra sul processo di estrazione di modelli dai dati. In secondo luogo, la KDD prevede l'uso di tecniche provenienti da diverse discipline, tra cui la statistica, l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale, la gestione dei database e la rappresentazione della conoscenza, mentre il data mining si occupa principalmente di metodi automatizzati per estrarre modelli dai dati. Infine, il KDD è un processo iterativo che in genere prevede più fasi di pre-elaborazione dei dati, estrazione dei dati e valutazione dei modelli, mentre il data mining è in genere un processo a una fase.
Il KDD è un processo di scoperta della conoscenza nei database. Viene utilizzato per trovare modelli e relazioni nei dati che possono essere utilizzati per generare nuova conoscenza. Il KDD può essere usato per trovare nuovi modi di usare i dati, per trovare nuove relazioni tra i dati e per trovare nuove intuizioni nei dati.
La scoperta della conoscenza nei database (KDD) è il processo di ricerca di modelli e relazioni interessanti e utili nei dati. Il KDD è un processo che comprende la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e l'estrazione dei dati. Il data mining è il processo di ricerca di modelli nei dati, mentre la scoperta della conoscenza è il processo di trasformazione di tali modelli in conoscenza.
"KDD" sta per "Knowledge Discovery in Databases".
Il processo KDD è una tecnica di data mining utilizzata per identificare modelli e relazioni nei dati. Si tratta di un processo iterativo che inizia con la preelaborazione dei dati, seguita dalla selezione dei dati, dalla loro trasformazione e dall'estrazione dei dati. I risultati del data mining vengono poi interpretati e utilizzati per prendere decisioni.