Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das sich mit der Suche nach aussagekräftigen Mustern und Beziehungen in großen Datenmengen befasst. Es wird auch als Data Mining bezeichnet und konzentriert sich auf die Entwicklung von Lösungen für die Extraktion von Wissen aus großen Datenbeständen. KDD nutzt maschinelles Lernen, statistische Analysen und Datenbanktechnologie, um bisher unbekannte oder versteckte Muster und Beziehungen in Daten aufzudecken.
KDD ist ein iterativer Prozess, der die Datenvorbereitung, die Modellerstellung und die Interpretation der Ergebnisse umfasst. Die Phase der Datenvorbereitung umfasst das Sammeln, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten. Bei der Modellerstellung werden Data-Mining-Algorithmen auf die vorverarbeiteten Daten angewendet, was zur Entdeckung von Mustern führt. Die Interpretation der Ergebnisse besteht schließlich in der Analyse der entdeckten Muster, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.
KDD wird in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen eingesetzt, z. B. in den Bereichen Business Intelligence, Gesundheitswesen, Betrugserkennung, Marketing und Kundensegmentierung. Es kann auch verwendet werden, um versteckte Beziehungen zwischen Kunden, Produkten und anderen Faktoren in einem bestimmten Datensatz aufzudecken.
KDD verwendet eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken, wie z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Clustering und Assoziationsregeln. Diese Techniken werden eingesetzt, um bisher unbekannte Muster und Beziehungen in Daten aufzudecken.
Aufgrund seiner Komplexität und der großen Datenmenge kann KDD für Praktiker eine Herausforderung darstellen. Zu den allgemeinen Herausforderungen gehören Datenqualität, Skalierbarkeit und Interpretierbarkeit.
KDD kann eine breite Palette von Vorteilen bieten, z. B. eine bessere Entscheidungsfindung, eine bessere Kundensegmentierung und genauere Vorhersagen. Sie kann auch dazu beitragen, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
Für die Umsetzung von KDD stehen den Praktikern eine Reihe von Tools zur Verfügung. Diese Tools reichen von Open-Source-Lösungen bis zu kommerziellen Produkten wie SAS und IBM SPSS.
Das Feld der KDD entwickelt sich ständig weiter, mit Fortschritten bei Big Data, künstlicher Intelligenz und anderen Technologien. Da diese Technologien immer leichter zugänglich sind, wird KDD immer beliebter und in einer Vielzahl neuer Anwendungen eingesetzt.
KDD steht für "Knowledge Discovery in Databases". KDD ist ein Prozess der Suche nach Mustern und Erkenntnissen in Daten. Er umfasst Datenbereinigung, Merkmalsauswahl und Data Mining.
KDD oder Knowledge Discovery and Data Mining ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten besser zu nutzen. Mit der KDD-Technologie können Unternehmen Muster und Beziehungen in Daten erkennen, die sie mit herkömmlichen Methoden nicht finden könnten. Diese Informationen können dann genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu verbessern und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
Es gibt eine Reihe von Techniken, die für die Wissensermittlung eingesetzt werden können, darunter Data Mining, maschinelles Lernen und statistische Analysen. Beim Data Mining werden Muster aus Daten extrahiert, um Beziehungen, Trends und Anomalien zu erkennen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Die statistische Analyse ist ein Prozess, bei dem mathematische und statistische Techniken zur Analyse von Daten eingesetzt werden.
Nein, KDD ist keine Datenbanktechnologie. KDD ist eine Data-Mining-Technik, die dabei hilft, Muster und Erkenntnisse in Daten aufzudecken. Obwohl KDD zur Analyse von Daten in einer Datenbank verwendet werden kann, handelt es sich nicht um eine Datenbanktechnologie.
Eine Wissensentdeckungsdatenbank ist eine Datenbank, die den Prozess der Wissensentdeckung unterstützen soll, d.h. den Prozess der Identifizierung interessanter Muster und Beziehungen in Daten.