请简述KDD（知识发现和数据挖掘）的定义及其主要过程。

解答思路：

KDD，即知识发现和数据挖掘（Knowledge Discovery in Databases），是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术。它涉及多个步骤，包括数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等。在面试中，可以简要介绍KDD的基本概念、主要步骤和它在各领域的应用。

最优回答：

KDD，即知识发现和数据挖掘，是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程。它主要包括数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。KDD技术可以帮助我们从海量数据中发现潜在的模式、趋势和关联，为决策提供支持。

1. 数据挖掘：数据挖掘是KDD的核心部分，它利用算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联。常见的数据挖掘技术包括聚类分析、分类、预测建模等。
2. 数据预处理：在KDD过程中，数据预处理是非常重要的一步。它涉及数据清洗、数据转换和数据规约等技术，以确保数据的质量和适用性。
3. 模式评估：在数据挖掘后，需要对发现的模式和知识进行评估，以确定其有效性和实用性。
4. 知识表示：将挖掘出的知识和模式以易于理解的方式表示出来，以便人们能够利用这些知识做出决策。
5. KDD的应用领域：KDD技术在各个领域都有广泛的应用，如金融风险管理、医疗诊断、市场营销、社交媒体分析等。它可以帮助企业和组织发现潜在的机会，提高决策效率和准确性。