1、数据挖掘简称：KDD 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2、DM是Data Mining的缩写，翻译成中文为数据挖掘。它是一种利用数据分析工具，从大量数据中挖掘出有用信息的技术。通过数据挖掘技术，我们可以从数据中发掘出隐藏的知识和规律，为企业的决策提供有力的支持。DMI是Digital Marketing Institute的缩写，翻译成中文为数字化营销学院。
3、DMM，即Data Mining and Modeling的缩写，直译为“数据挖掘与建模”。这个术语在英语中广泛应用，代表了对大量数据进行深入分析，提取有价值信息并构建预测模型的过程。
4、KDD是知识发现和数据挖掘的缩写。详细解释如下：KDD是一个涉及多学科的领域，主要涵盖了人工智能、数据库技术、统计学等多个方面。它利用这些不同学科的理论和方法，从海量数据中提取出有价值的信息和知识。在这个过程中，数据挖掘是其中的核心环节。
1、整个KDD过程是一个从数据到知识，从原始数据到有价值洞察的连续过程，每个环节都不可或缺，共同推动着知识发现的进程。
2、KDD过程通常包括数据准备、模式搜索、知识评估和迭代优化等阶段，要求具备智能性和自动性，不仅仅是简单地汇总数据。有效性是KDD的重要考量，指的是发现的模式在新数据中仍然具有可信度。新颖性强调模式的创新性，而非已知的重复。
3、在1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth三位学者首次提出了KDD（知识发现与数据挖掘）的五个核心步骤，这为后续的各种KDD过程模型奠定了基础。这些模型主要可以分为学术研究模型和工业实践模型两大类，以适应不同的应用场景和需求。
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。
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。
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。
水平很高了。SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）是世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，由ACM的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为A类会议。能投SIGKDD的一般SCI都能录取了。
数据知识发现（KDD），是自动或方便地提取模式，表示在大型数据库，数据仓库，Web，其他海量信息库或数据流中隐式存储或捕获的知识。知识发现是从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。
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。
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
所谓数据挖掘，又叫做数据库中的知识发现，简称为KDD。关于数据挖掘技术的定义，国际上目前比较广泛认可的是U.M.Fayyad 等人说明的，即数据挖掘技术就是在模糊的、有噪声的、不完全的、大量的、随机的数据中，提取潜在的、人们事先不知道的、隐含在其中的有价值的知识与信息的过程。
人们用KDD来描述整个数据发掘的过程，包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析，而用数据挖掘（Data mining，简称DM）来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。DM侧重数据库角度，KDD侧重人工智能角度[1]。数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。
分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。
分类是将对象根据特定标准归入不同类别的过程，涉及为对象贴上标签，并通过这些标签进行区分。 聚类是通过分析对象之间的相似性来识别自然聚集的过程，无需预先定义的标签。 分类与聚类的主要区别在于，分类预先设定类别，且类别数量固定。
你好，\x0d\x0a简单地说，分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。\x0d\x0a简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
数据预处理常见的几种方法是：墓于粗糙集（RoughSet）理论的约简方法，粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。现在受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。
数据预处理的四种方式是：数据清理，数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
