一项旨在发现数据库中存储的数据中的重要模式或信息的活动。 该数据库存储大量包含数字或非数字数据的数据，这些数据经过处理以产生可供公司使用的数据。 数据挖掘过程使用多种方法进行，即KDD、CRISP-DM、SEMMA等。
在本文中我们将讨论 KDD 和
CRISP-DM。 凯德 KDD（数据库过程中的知识发现）是使用算法寻找从数据库中提取信息的模式或模式的系统过程。 KDD 的目标 丹麦 WhatsApp 号码列表 是产生新知识，帮助公司做出更好的决策。
至于KDD过程。数据清理 数据整合 选择 数据转换 数据挖掘 模式演变 知识讲座 CRISP-DM CRISP-DM（数据挖掘跨行业标准流程）是一种分析数据的标准流程。
每个步骤都是相互关联且可重复的
CRISP-DM 的目标是帮助公司有效管理和分析数据，并产生新的见解来支持更好的决策。
至于CRISP-DM过程： 商业理解 了解数据 数据准备 造型 评估 部署 KDD 和 CRISP-DM 的目标都是有效地执行数据挖掘。 在进行 美国在线电子邮件列表 挖掘时，重要的是要考虑实现业务目标的正确流程。 因此，选择正确的流程（例如 KDD 或 CRISP-DM）是数据挖掘取得成功的关键。
