数据挖掘与知识发现期刊怎么样啊

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

现如今，数据分析和数据挖掘是两个十分有前景的工作。就目前而言，人们在日常生活中都会积累大量的数据，而这些数据经过数据分析或者数据挖掘工作能够获得更大的价值。从字面上了解，数据分析就是去分析数据，而数据挖掘就是去挖掘数据。当然这种理解都是比较片面的，那么大家是否知道数据分析和数据挖掘的不同之处是什么呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。首先我们说一下数据分析，其实现在数据分析能够分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据发掘，而我们经常说的数据分析即是指片面的数据分析，数据分析简单来说，数据分析即是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指依据分析目的，用恰当的统计分析办法及东西，对收集来的数据进行处理与分析，获取有价值的信息，发挥数据的效果。那么数据分析的效果是什么呢？数据分析效果首先需要实现4个效果，分别是现状分析、因素分析、猜测分析、定量。而数据分析的方针清晰，先做假定，然后经过数据分析来验证假定是不是准确，然后得到相应的定论。那么什么是数据挖掘呢？其实数据挖掘简单来说就是从很多的数据中，经过统计学、人工智能、机器学习等办法，发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。而数据挖掘的效果就是偏重处理四类疑问：分类、聚类、相关和猜测，数据发掘的重点在寻找不知道的形式与规律。从中我们可以看出，数据分析与数据发掘的本质都是相同的，都是从数据里面发现关于事务的常识有价值的信息，然后协助事务运营、改善商品以及协助企业做非常好的决策。所以要找一个最专业的数据挖掘，这样才能够更好的帮助大家解决问题。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据分析和数据挖掘的相关知识，总结下来就是数据分析的效果是实现现状分析、因素分析、猜测分析、定量这四个效果，数据挖掘是发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。从中我们不难发现，数据分析和数据挖掘都是去寻找数据价值的方法。所以说，要想进入数据分析行业，就需要对这两个工作有一定的认识。

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，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。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。

科睿唯安（Clarivate Analytics）发布TKDE影响因子：977；TKDE是IEEE旗下专注知识发现和数据挖掘的期刊。是计算机领域数据挖掘方向的顶级期刊。

可以认为没有区别。就是对一个概念的两个别称。数据挖掘领域的顶级学术会议名字就叫 Knowledge Discovery and Data Mining这两个词总是一起出现的。