KDD

Knowledge Discovery in Databases; 데이터베이스 지식 발견

대량의 데이터에서 유용한 지식을 찾아내는 전체 과정

데이터 마이닝과 혼용되기도 하지만, 엄밀히 말하면 KDD 가 전체 과정이고 데이터 마이닝은 그중 한 단계다.

단계

1. 선택(Selection) : 분석 목표에 맞는 데이터를 고른다. 결과물은 목표 데이터셋이다.
2. 전처리(Preprocessing) : 결측치와 잡음을 처리한다.
3. 변환(Transformation) : 분석에 맞게 형식을 바꾸고 차원을 축소한다.
4. 데이터 마이닝(Data Mining) : 알고리즘을 적용해 패턴을 찾는다.
5. 해석·평가(Interpretation/Evaluation) : 찾은 패턴이 의미 있는지 판단하고 지식으로 정리한다.

비슷한 방법론

• CRISP-DM : 업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개. 업무 관점이 강해 실무에서 널리 쓰인다.
• SEMMA : Sample → Explore → Modify → Model → Assess. SAS 가 제시했다.

같이 보기

• 데이터 마이닝
• 데이터 전처리
• 빅데이터