De acuerdo con USAMA M.FAYYAD, Dr. Gregory Piatetsky-Shapiro y Padhraic Smyth (1996)
El campo KDD se ocupa del desarrollo de métodos y técnicas para dar sentido a los datos. El problema básico abordado por el proceso KDD es el de mapear datos de bajo nivel (que generalmente son demasiado voluminosos para comprender y digerir fácilmente) en otras formas que podrían ser más compactas (por ejemplo, un informe breve), más abstractas (por ejemplo , una aproximación descriptiva o modelo del proceso que generó los datos), o más útil (por ejemplo, un modelo predictivo para estimar el valor de casos futuros). El núcleo del proceso es la aplicación de métodos específicos de minería de datos para el descubrimiento y extracción de patrones.
Y,
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El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) se define comúnmente con las etapas:
(1) Selección
(2) preprocesamiento
(3) Transformación
(4) Minería de datos
(5) Interpretación / Evaluación.
Puede acceder al artículo aquí: “De la minería de datos al descubrimiento de conocimiento en bases de datos”
