KDD E SUAS FASES

1. Defina KDD e suas fases.

As ferramentas e técnicas empregadas para análise automática e inteligente destes imensos repositórios são os objetos tratados pelo campo emergente da descoberta de conhecimento em bancos de dados (DCBD), da expressão em inglês Knowledge
Discovery in Databases (KDD). Mineração de dados é a etapa em KDD responsável pela seleção dos métodos a serem utilizados para localizar padrões nos dados, seguida da efetiva busca por padrões de interesse numa forma particular de representação, juntamente com a busca pelo melhor ajuste dos parâmetros do algoritmo para a tarefa em questão.

O processo de KDD é interativo, iterativo, cognitivo e exploratório, envolvendo vários passos com muitas decisões sendo feitas pelo analista:

Definição do tipo de conhecimento, o que pressupõe uma compreensão do domínio da aplicação bem como do tipo de decisão que tal conhecimento pode contribuir para melhorar;
Criação de um conjunto de dados alvo (Selection): selecionar um conjunto de dados, ou focar num subconjunto, onde a descoberta deve ser realizada;
Limpeza de dados e pré-processamento: operações básicas tais como remoção de ruídos quando necessário, coleta da informação necessária para modelar ou estimar ruído, escolha de estratégias para manipular campos de dados ausentes, formatação de dados de forma a adequá-los à ferramenta de mineração; Redução de dados e projeção (Transformation): localização de características úteis para representar os dados dependendo do objetivo da tarefa, visando à redução do número de variáveis e/ou instâncias a serem consideradas para o conjunto de dados, bem como o enriquecimento semântico das informações;
Mineração de dados (Data Mining): selecionar os métodos a serem utilizados para localizar padrões nos dados, seguida da efetiva busca por padrões de interesse numa forma particular de representação ou conjunto de representações;
Interpretação dos padrões minerados (Interpretation/Evaluation), com um possível