数据挖掘和知识发现之间有什么区别它们各自解决什么问题
在计算机科学与技术的广阔领域中，数据挖掘和知识发现是两个密切相关但又有所不同的概念，它们共同构成了信息处理过程中的重要环节。两者都旨在从大量复杂的数据中提取有价值的信息，但其方法、目的以及应用场景却存在显著差异。
首先，让我们来了解一下这些术语背后的含义。数据挖掘（Data Mining）是一种自动或半自动地从大规模数据库或其他信息源中提取模式、关联、预测和异常，以便支持决策制定或其他智能行为。它通常涉及使用统计学、机器学习算法以及数据库系统等工具来识别隐藏在海量数据中的结构化模式。这一过程往往需要专业的人工参与，因为需要根据特定的业务需求选择合适的算法，并对结果进行解释。
另一方面，知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）是一个更为宽泛的概念，它不仅包括了数据挖掘，还涵盖了整个从问题定义到结果应用的整个过程。这意味着KDD不仅仅局限于寻找数字形式的规律，而是要帮助用户理解这些规律如何影响现实世界的问题，从而产生实际可操作性的洞察力。在KDD流程中，除了使用技术手段外，还会包括诸如问责研究人员的问题定义、目标设定，以及最终将发现转化为行动计划等非技术步骤。
尽管如此，我们还是可以看到两者的交集之处：即使是在较狭义上的意义上，他们都是为了揭示潜在内涵，从而推动决策制定和改善管理效率。然而，这两项任务间也存在一些关键差异：
目标不同：
数据挖掘侧重于通过分析大量数 据找到隐藏模式，如分类规则或者聚类组。
知识发现则更注重理解这些模式对于业务决策或者科学研究具有何种意义，以及如何将其转化为实际行动。
方法与工具：
数据挖掘通常依赖于统计模型、机器学习算法甚至人工神经网络等数学工具。
知识发现可能涉及到更多人文社科背景下的方法论，比如案例分析、访谈技巧等。
结果形式：
数据挖掘倾向于生成以图表或报告形式呈现的事实性输出，如协同过滤推荐系统。
知识发现常常导致更加抽象且深层次的情报产出，比如新理论、新假设甚至新的商业机会开拓方向。
应用范围：
数据挖掘被广泛用于金融分析、大型零售店销售预测以及生物医学领域中的疾病诊断。
知识发现由于其跨学科特性，被应用于社会学研究、中医药现代化、高科技产业战略规划等多个领域。
综上所述，虽然二者在某些情况下可以互换使用，但它们代表了不同的工作流程阶段，对应不同类型的问题解决方案。在计算机科学与技术这个庞大的舞台上，无论是通过精细加工每一条交易记录，或是探索人类行为背后未知因素，都要求我们不断追求创新，不断提高效率，为人类社会带来更多福祉。此刻正值这一伟大旅程的一隅，我们正在试图解答那些困惑着我们心灵的大疑难——究竟是什么让这两个相似却又截然不同的领域成为实现梦想不可或缺的手段？
