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【科学的数据挖掘和知识发现】数据挖掘与知识发现

1、知识发现是所谓数据挖掘的一种更广义的说法，即从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识。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意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。基于数据库的知识发现（KDD）和数据挖掘还存在着混淆，通常这两个术语替换使用。

2、数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

3、KDD是国际上著名的数据挖掘和知识发现领域的重要会议，被认为是该领域中的顶级会议之一。KDD全称为Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，是由ACM（Association for Computing Machinery，计算机协会）主办的国际性学术会议。

4、可以认为没有区别。就是对一个概念的两个别称。数据挖掘领域的顶级学术会议名字就叫 Knowledge Discovery and Data Mining 这两个词总是一起出现的。

5、为解决这一挑战，智能数据挖掘与知识发现技术应运而生，展现出强大的生命力。

数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多

1、Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。

2、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=RSQL/Hive，并不是没有道理的。

3、如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。

4、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

5、Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

kdd是什么级别的会议

1、KDD是国际上著名的数据挖掘和知识发现领域的重要会议，被认为是该领域中的顶级会议之一。KDD全称为Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，是由ACM（Association for Computing Machinery，计算机协会）主办的国际性学术会议。

2、kdd是国际数据挖掘与知识发现大会。该会议是由ACM（国际计算机学会）的SIGKDD（数据挖掘与知识发现专委会）主办的年度性国际学术会议，汇集了国际数据挖掘领域的学者和从业者，展示最新的研究成果、技术和应用。KDD会议的影响力非常广泛，它不仅引领着数据挖掘领域的研究方向，还推动着相关技术的产业化进程。

3、在学术领域，KDD与顶级会议如NIPS、CVPR、ICML和ACL相比，究竟处于何种地位？KDD会议如今面临着一些挑战，它的独特定位和主题内容使其与其他会议有所区别。

4、KDD（Knowledge Discovery and Data Mining）：KDD是数据挖掘领域的顶级会议。尽管其历史相对较短，但近年来质量不断提升，full paper的质量甚至超过了SIGMOD和VLDB中的数据挖掘论文。

根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

1、当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

2、数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

3、分类：这一方法涉及将数据项分配至预先定义的类别中。分类不仅是数据挖掘的核心任务，而且常常作为其他分析过程的基础步骤。 聚类：通过将数据分组或聚类，使得同一组内的数据项高度相似，而不同组间的数据项差异性较大。聚类分析有助于发现数据的自然结构或模式。

4、分类算法：根据已有的数据特征，将数据分为不同的类别，例如基于决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法。聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。

5、预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法，进行数据分析计算，同时可预测未来数据的走向趋势。