从数据海洋到智慧宝藏：数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现（KDD）是从海量数据中提取有价值、可理解的知识的过程，如同从矿石中提炼出珍贵金属。这一过程通常包含以下关键步骤：
- 数据选择: 明确目标，从庞杂的数据源中选择与目标相关的数据。
- 数据预处理: 清洗、集成、转换数据，为后续分析做好准备，如同淘金前的筛选和清洗。
- 数据挖掘: 应用各种算法和技术，从数据中发现潜在的模式、关联和趋势。
- 模式评估: 对挖掘出的模式进行评估，筛选出真正有意义的结果，去伪存真。
- 知识表示: 将发现的知识以用户可理解的方式呈现，例如可视化图表、规则描述等。
KDD 在现实世界中应用广泛，例如：
- 商业智能: 分析客户数据，制定精准营销策略，提高客户满意度。
- 金融风险控制: 识别欺诈交易，预测信用风险，保障金融安全。
- 医疗诊断: 分析患者数据，辅助疾病诊断，制定个性化治疗方案。
- 网络安全: 检测异常网络行为，预测潜在安全威胁，保护网络安全。