數(shù)據(jù)分析利用知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Databases，KDD）是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和模式的過程。它通常包括以下步驟：

1. 問題定義與目標(biāo)設(shè)定：需要明確分析的目標(biāo)和要解決的問題。這有助于確定數(shù)據(jù)的來源、類型和規(guī)模。

2. 數(shù)據(jù)收集：收集與問題相關(guān)的數(shù)據(jù)，可能來自不同的數(shù)據(jù)庫、文件、傳感器等。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化，以便于后續(xù)的分析和挖掘。

4. 特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便更好地描述數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律。

5. 數(shù)據(jù)探索：通過可視化工具（如散點(diǎn)圖、直方圖、箱線圖等）和統(tǒng)計(jì)分析方法（如相關(guān)性分析、回歸分析等），對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步探索，了解數(shù)據(jù)的分布、趨勢和關(guān)聯(lián)性。

6. 模型建立：根據(jù)問題的性質(zhì)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)模型，如分類、回歸、聚類等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測。

7. 模型評估與優(yōu)化：使用交叉驗(yàn)證、留出法等方法對模型進(jìn)行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

8. 結(jié)果解釋與應(yīng)用：將分析結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際問題解決，如市場預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估、產(chǎn)品推薦等。

9. 知識維護(hù)與更新：隨著數(shù)據(jù)源的變化和新數(shù)據(jù)的不斷積累，需要定期對知識庫進(jìn)行維護(hù)和更新，以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

通過以上步驟，數(shù)據(jù)分析可以利用知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和規(guī)律，為決策提供支持。