Knowledge Discovery in Databases
# Knowledge Discovery in Databases

Knowledge Discovery in Databases (KDD), auf Deutsch Wissensentdeckung in Datenbanken, ergänzt das oft synonym gebrauchte Data-Mining um vorbereitende Untersuchungen und Transformationen auszuwertender Daten.

Ziel des KDD ist die Erkennung bislang unbekannter fachlicher Zusammenhänge aus vorhandenen, meist großen Datenbeständen. In Abgrenzung zum Data-Mining umfasst KDD als Gesamtprozess auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate.

Der Begriff KDD wurde in wissenschaftlichen Kreisen von Gregory Piatetsky-Shapiro geprägt, während in der Praxis der Begriff Data-Mining geläufiger ist, der in der Statistik jedoch traditionell negativ besetzt ist.

Die Teilschritte des KDD-Prozesses sind:

* Bereitstellung von Hintergrundwissen für den jeweiligen Fachbereich
* Definition der Ziele der Wissensfindung
* Datenauswahl
* Datenbereinigung
* Datenreduktion (z. B. durch Transformationen)
* Auswahl eines Modells, in dem das gefundene Wissen repräsentiert werden soll
* Data-Mining, die eigentliche Datenanalyse
* Interpretation der gewonnenen Erkenntnisse

Üblicherweise werden diese Schritte mehrfach durchlaufen. Ein verbreitetes Vorgehensmodell ist der Cross-Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM).

## Software

* ELKI ist ein Forschungsprojekt der Ludwig-Maximilians-Universität München, das zahlreiche Data-Mining-Algorithmen enthält (vor allem zur Clusteranalyse und Outlier-Erkennung, aber auch Indexstrukturen), zur Verwendung in Lehre und Forschung.
* KNIME ist ein frei erhältliches Open Source Tool für die interaktive Datenanalyse und Data-Mining.
* Ontop ist ein frei erhältliches Open Source Virtual Knowledge Graph System.
* RapidMiner ist ein frei erhältliches Open Source Tool für Maschinelles Lernen, Data-Mining und Predictive analytics, das alle Schritte des Wissensentdeckungsprozesses von der Datenauswahl, Datenbereinigung, Datenreduktion und -transformation über die Modellbildung und Validierung bis zur Visualisierung und dem Deployment unterstützt.
* Splunk ist eine Softwareplattform für Textdaten. Die kostenlose Version ist auf die Indexierung von 500 MB pro Tag beschränkt, und wesentliche Analysen wie Cluster-Analyse sind der kommerziellen Version vorbehalten.
* Weka ist ein Open Source Tool, welches von der Universität von Waikato entwickelt wurde. Es enthält eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen zur Knowledge Discovery in Databases.
* Wolfram Alpha ist eine kostenlos nutzbare Wissensdatenbank, mit der auch etwas Datenanalyse möglich ist.
