据挖掘只是数据挖掘中可以使用的多种

在本文中，我们将讨论数据库过程中的 KDD 或知识发现。 数据库过程中的知识发现（KDD）是一种可用于进行数据挖掘的方法。法耶德等人。(1996) 将 KDD 定义为使用数据挖掘方法搜索有价值的信息、数据模式的过程，其中涉及识别数据模式的算法。Dunham（2003）从各个步骤总结了KDD过程，即：数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘以及最后的解释和评估。

下面是对KDD过程的详细图解据清理处理数据

然后选择被认为可用的数据的过程。 数据集 阿联酋 WhatsApp 号码数据 成，将重复的数据合并为一个的过程。 选择，选择或选择被认为与分析相关的数据的过程。 数据转换，将选定数据转换为挖掘过程的过程。 数据挖掘，使用各种技术提取潜在模式以产生有用数据的过程。 模式演化，根据给定的度量来识别模式的过程。 知识呈现是KDD过程的最后一个过程，将处理后的数据可视化，以便用户更容易理解，并希望能够根据分析采取行动。 这是 KDD 数据挖掘过程的概述和解释。

数方法之一如一开始所解释的KDD 过程的目的

是发现从数据库中获取的 DT 引线 数据的潜力，随后通过模式进行研究，然后进行分析和可视化，以便用户易于理解。一般来说，以下是数据挖掘中通常执行的三类任务，其中包括数据库过程中的知识发现（KDD）。 预测如上图所示，数据挖掘是各种类型的科学学科的混合体。