在知识发掘处理(Knowledge Discovery Process)中的执行顺序是数据的预处理到最终结果呈现的过程。正确的顺序是:
**D: B→A→D→C→E→F**
### 专业分析:
1. **数据选择 (B)**:
- 首先从初始数据集中选择与目标相关的数据子集,即选择那些将用于分析的数据。
2. **数据清洗 (A)**:
- 对选择的数据进行清洗,处理缺失值、噪声数据、异常值等,以保证数据质量。
3. **数据扩充 (D)**:
- 可以进行数据扩充或增强步骤,增加数据的多样性或丰富性,以便更好地挖掘。
4. **数据编码 (C)**:
- 将数据转化为适合挖掘的格式,比如将类别数据转为数值数据等。
5. **数据挖掘 (E)**:
- 应用各种算法和技术,包括分类、聚类、关联分析等,在数据中发现模式和知识。
6. **结果呈现 (F)**:
- 最后,用可视化、报表和解释的方式呈现挖掘结果,以供决策和进一步分析使用。
这种顺序按照数据处理及知识发现的逻辑流程进行排列,确保每一步的数据准备充分支持下一步的操作。