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Knowledge Discovery in Data Science: KDD meets Big Data

机译:数据科学中的知识发现:KDD符合大数据

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摘要

Cross-Industry Standard process model (CRISP-DM) was developed in the late 90s by a consortium of industry participants to facilitate the end-to-end data mining process for Knowledge Discovery in Databases (KDD). While there have been efforts to better integrate with management and software development practices, there are no extensions to handle the new activities involved in using big data technologies. Data Science Edge (DSE) is an enhanced process model to accommodate big data technologies and data science activities. In recognition of the changes, the author promotes the use of a new term, Knowledge Discovery in Data Science (KDDS) as a call for the community to develop a new industry standard data science process model.
机译:跨行业标准过程模型(CRISP-DM)于90年代后期开发,由行业参与者的联盟开发,以促进数据库(KDD)中的知识发现的端到端数据挖掘过程。虽然已经努力更好地与管理和软件开发实践集成,但没有扩展可以处理使用大数据技术所涉及的新活动。数据科学边缘(DSE)是增强的过程模型,以适应大数据技术和数据科学活动。在认识到变革时,提交人促进了使用新的期限,在数据科学(KDDS)中的知识发现作为呼吁社区开发新的行业标准数据科学过程模型。

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