大数据kdd是什么

大数据kdd是什么

数据知识发现（KDD），是自动或方便地提取模式，表示在大型数据库，数据仓库，Web，其他海量信息库或数据流中隐式存储或捕获的知识。知识发现是从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有效的、新颖的、潜在有用的知识，直接向使用者报告。

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，或者根本就无法组织成任何分类模式时，利用聚类函数把一组个体按照相似性归成若干类，这样就可以自动找到类。聚类和分类类似，都是将数据进行分组。但与分类不同的是，聚类中的组不是预先定义的，而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。