Курсовая работа: Методики обнаружения нового знания в хранилищах данных (KDD) (пример реализации)

Введение. 3
1. Основоположники концепции KDD. 4
2. Как появился термин KDD? 5
3. Процесс KDD. 6
4. Data Mining (интеллектуальный анализ данных) – как один из этапов KDD. 10
4.1. Методы Data Mining. 10
4.2. Компоненты Data Mining | Алгоритмы. 11
5. Конференция SIGKDD как одна из составляющих KDD. 12
6. Пример реализации KDD | Data Mining. 13
7. Заключение. 15
Список литературы: 15

Введение.

Обнаружение знаний в базах данных (KDD) - это автоматический исследовательский анализ и моделирование больших репозиториев данных. KDD - это организованный процесс выявления достоверных, новых, полезных и понятных шаблонов из больших и сложных наборов данных. Data Mining (DM) - это ядро процесса KDD, включающее в себя вывод алгоритмов, которые исследуют данные, разрабатывают модель и обнаруживают ранее неизвестные закономерности. Модель используется для понимания явлений на основе данных, анализа и прогнозирования.
Доступность и обилие данных сегодня делают открытие знаний и интеллектуальный анализ данных делом значительной важности и необходимости. Учитывая недавний рост этой области, неудивительно, что теперь исследователям и практикам доступен широкий спектр методов. Ни один метод не превосходит другие во всех случаях.
Особенными недавними аспектами доступности данных, которые способствуют быстрому развитию KDD и DM