知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD），是所谓数据挖掘的一种更广义的说法，即从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。
知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD），是所谓数据挖掘的一种更广义的说法，即从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识。知识发现的目的是向使用者禁止原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。
知识地图我还没有接触，说一下本体和语义网吧。语义网更像是对现实世界的一种描述，可以具体到某个个体（实例），比如某一个具体的人；而本体则是对现实世界的高度抽象，原则上本体不涉及具体的实例，但是本体本身可以与实例关联，只是本体致力于进行概念间语义关系的描述和推理。
第1章，绪论中，介绍了煤矿监测监控技术的现状，强调了数据的复杂性。知识发现部分，详细讲述了KDD（知识发现与数据挖掘）的概念，包括其产生、基本任务、对象以及处理过程，重点提到了预处理和应用的重要性。研究内容聚焦于如何利用KDD技术处理煤矿监控数据。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。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。
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。
数据清理 数据清理涉及填补缺失值、平滑噪声数据、识别并删除异常值以及解决数据不一致性等问题。这一步骤的目标包括数据格式的标准化、异常数据的检测与清除、错误的修正以及重复数据的去除。 数据集成 数据集成是将来自多个数据源的信息整合并统一存储的过程。
数据的预处理包括以下步骤：数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约。 数据清洗是预处理过程中最重要的一步。这一步涉及到处理缺失值、噪声数据和异常值。缺失值可以通过填充策略（如使用均值、中位数、众数等）进行填补。噪声和异常值检测则通过一系列算法识别并处理，以确保数据的准确性和可靠性。
数据预处理是数据挖掘和机器学习的重要步骤，其主要方法有以下几种：首先，粗糙集理论以其在处理不精确和不确定数据方面的高效性，为数据精简提供了一种有效手段。数据中的模糊性，如术语的模糊和数据的不确定性，粗糙集理论都能有效应对。
数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。
内部控制组织组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：方式一：单独设置内控部门。方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
明确职业定位是职业规划的关键环节，围绕其展开才能有的放矢。首先，明确自己适合做什么；其次，告诉HR你擅长做什么；最后，依据个人爱好、特长、能力、经验等，把自己放在一个合适的岗位上。
数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行精准的数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。
数据库与数据挖掘 信息管理系统与决策支持系统 多媒体技术及应用 计算机网络 人工智能与知识处理 计算机系统结构 计算机系统结构是计算机科学与技术的重要专业。本专业研究计算机系统结构的新理论、新技术及其应用。
数据挖掘名词解释 数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。
对评价中心技术名词机器学习、深度学习、神经网络、人工智能、数据挖掘、平台化、大数据、可持续发展名词解释。机器学习：机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机具有“学习”的能力和“感知”能力，从而让计算机能够从数据中自动发现规律和特征，并提高自身的性能和推理能力。
数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中提取有价值信息的过程，通过分析和挖掘数据，将其转化为有用的知识和洞察力，以支持决策制定。平台化：平台化是指将多种资源、服务和技术集成到一个统一的环境中，以简化用户的使用和管理工作，尤其在互联网和云计算领域中广泛应用。
简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。1信息源信息源是人们在科研活动、生产经营活动和其他一切活动中所产生的成果和各种原始记录，以及对这些成果和原始记录加工整理得到的成品都是借以获得信息的源泉。
数据库的概念： 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
