Proses KDD dalam Data mining : Apa yang harus kamu ketahui?

Setelah tren dan pola diperoleh dari berbagai metode penambangan data dan iterasi, pola ini perlu direpresentasikan dalam bentuk diskrit seperti grafik batang, diagram lingkaran, histogram, dll. untuk mempelajari dampak data yang dikumpulkan dan diubah selama langkah sebelumnya. Ini juga membantu dalam mengevaluasi efektivitas model data tertentu dalam pandangan domain.

7. Penemuan dan Penggunaan Pengetahuan

Ini adalah langkah terakhir dalam proses KDD dan membutuhkan 'pengetahuan' yang diekstraksi dari langkah sebelumnya untuk diterapkan ke aplikasi atau domain tertentu dalam format visual seperti tabel, laporan, dll. Langkah ini mendorong proses pengambilan keputusan untuk kata aplikasi

Mengapa KDD itu penting?

Tujuan utama dari metode KDD adalah untuk mengekstrak informasi dari database besar. Ini menyelesaikan ini dengan menggunakan teknik Data Mining untuk menentukan apa yang dianggap sebagai pengetahuan. KDD didefinisikan sebagai investigasi yang direncanakan, eksplorasi dan pemodelan sumber data yang signifikan. 

KDD adalah proses sistematis untuk mengidentifikasi pola yang valid, praktis, dan dapat dipahami dalam kumpulan data yang masif dan rumit. Dasar dari metode KDD adalah data mining, yang melibatkan inferensi dari algoritma yang menganalisis data, membangun model, dan menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui. 

Model digunakan untuk mengekstrak informasi dari data, dan kemudian menganalisis dan memprediksinya.