Чем отличается процесс KDD от традиционного анализа данных?

Процесс KDD (Knowledge Discovery in Databases) отличается от традиционного анализа данных тем, что его цель — извлечение ценной информации и знаний из больших объёмов данных. ej.kubagro.ru

Некоторые особенности процесса KDD:

• Итеративный характер. ej.kubagro.ru www.geeksforgeeks.org После оценки и интерпретации результатов исследователи могут вернуться на предыдущие этапы для уточнения моделей и повышения их качества. ej.kubagro.ru
• Использование различных методов и технологий. ej.kubagro.ru В ходе KDD могут применяться машинное обучение, статистический анализ, интеллектуальный анализ данных и другие. ej.kubagro.ru
• Учёт широкого спектра факторов. ej.kubagro.ru В отличие от традиционного анализа, где используются эмпирические данные, которые могут быть неполными или содержать шум, KDD предполагает использование моделей, учитывающих не только статистические закономерности, но и психологические, социальные и когнитивные аспекты. ej.kubagro.ru
• Создание моделей и инструментов. ej.kubagro.ru Цель KDD — не только найти интересные закономерности в данных, но и создать модели и инструменты, которые могут использоваться для прогнозирования, классификации, кластеризации и других задач анализа данных. ej.kubagro.ru