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- Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen der auszuwertenden Daten. Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen. In Abgrenzung zum Data-Mining umfasst KDD als Gesamtprozess auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate. Der Begriff KDD wurde in wissenschaftlichen Kreisen von Gregory Piatetsky-Shapiro geprägt, während in der Praxis der Begriff Data-Mining geläufiger ist, der in der Statistik jedoch traditionell negativ besetzt ist. Die Teilschritte des KDD-Prozesses sind 1.
* Bereitstellung von Hintergrundwissen für den jeweiligen Fachbereich 2.
* Definition der Ziele der Wissensfindung 3.
* Datenauswahl 4.
* Datenbereinigung 5.
* Datenreduktion (z. B. durch Transformationen) 6.
* Auswahl eines Modells, in dem das gefundene Wissen repräsentiert werden soll 7.
* Data-Mining, die eigentliche Datenanalyse 8.
* Interpretation der gewonnenen Erkenntnisse Üblicherweise werden diese Schritte mehrfach durchlaufen. Ein verbreitetes Vorgehensmodell ist der Cross-Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM). (de)
- Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen der auszuwertenden Daten. Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen. In Abgrenzung zum Data-Mining umfasst KDD als Gesamtprozess auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate. Der Begriff KDD wurde in wissenschaftlichen Kreisen von Gregory Piatetsky-Shapiro geprägt, während in der Praxis der Begriff Data-Mining geläufiger ist, der in der Statistik jedoch traditionell negativ besetzt ist. Die Teilschritte des KDD-Prozesses sind 1.
* Bereitstellung von Hintergrundwissen für den jeweiligen Fachbereich 2.
* Definition der Ziele der Wissensfindung 3.
* Datenauswahl 4.
* Datenbereinigung 5.
* Datenreduktion (z. B. durch Transformationen) 6.
* Auswahl eines Modells, in dem das gefundene Wissen repräsentiert werden soll 7.
* Data-Mining, die eigentliche Datenanalyse 8.
* Interpretation der gewonnenen Erkenntnisse Üblicherweise werden diese Schritte mehrfach durchlaufen. Ein verbreitetes Vorgehensmodell ist der Cross-Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM). (de)
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- Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen (de)
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- Martin Ester, Jörg Sander
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- Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen der auszuwertenden Daten. Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen. In Abgrenzung zum Data-Mining umfasst KDD als Gesamtprozess auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate. Der Begriff KDD wurde in wissenschaftlichen Kreisen von Gregory Piatetsky-Shapiro geprägt, während in der Praxis der Begriff Data-Mining geläufiger ist, der in der Statistik jedoch traditionell negativ besetzt ist. (de)
- Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen der auszuwertenden Daten. Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen. In Abgrenzung zum Data-Mining umfasst KDD als Gesamtprozess auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate. Der Begriff KDD wurde in wissenschaftlichen Kreisen von Gregory Piatetsky-Shapiro geprägt, während in der Praxis der Begriff Data-Mining geläufiger ist, der in der Statistik jedoch traditionell negativ besetzt ist. (de)
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