知识发现与数据挖掘的基本概念数据挖掘方法和技术数据挖掘的知识表示知识发现的定义知识发现的研究问题知识发现的过程知识发现系统的结构知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在应用价值。知识发现可看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规则。知识发现意味着在数据仓库或数据集市的几千兆、几万兆字节数据中寻找预先未知的商业模式与事实。定性知识和定量知识的发现知识发现方法知识发现的应用数据准备数据挖掘结果的解释和评估数据准备数据集成：对数据进行合并处理、数据检查和清洗工作数据选择：缩小处理数据的范围，提高数据挖掘的质量数据预处理：削减数据维数或降维，克服数据挖掘工具的局限性数据挖掘探索性数据分析：利用图形化方式对数据进行探索描述建模：描述数据的所有特征预测建模：建立一个根据已知变量预测其它变量的模型分类回归寻找模式和规则：进行模式探测根据内容检索：根据用户感兴趣的模式建立相似的模式结果的解释和
