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數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)收集的區(qū)別

蒲泛粟 ? 來源:flowerddd ? 作者:flowerddd ? 2022-07-27 15:05 ? 次閱讀

這些天有很多涉及數(shù)據(jù)的術(shù)語。數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)倉庫。大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集??。數(shù)據(jù)科學(xué)。數(shù)據(jù)抓取。數(shù)據(jù)提取。而這只是表面問題。對于那些不熟悉過去十年左右數(shù)據(jù)的重大變化的人來說,它可能會變得一團(tuán)糟。可以毫不夸張地說,數(shù)據(jù)爆炸已經(jīng)改變了世界,因為可供收集和分析的信息比以往任何時候都多。如果人們希望有效地為各自的組織使用數(shù)據(jù),那么理解這些術(shù)語就變得至關(guān)重要。

與其單獨查看每個術(shù)語,不如關(guān)注其中兩個并進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋容^。我們將研究數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集這兩個術(shù)語。它們在談?wù)摂?shù)據(jù)時經(jīng)常出現(xiàn),有時甚至可以互換使用。對每個術(shù)語的徹底檢查表明,這兩者雖然相似,但有足夠的不同,不應(yīng)將它們相互混淆。讓我們進(jìn)一步探討數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)收集的區(qū)別。

什么是數(shù)據(jù)挖掘?

我們將從數(shù)據(jù)挖掘開始。那么什么是數(shù)據(jù)挖掘呢?數(shù)據(jù)挖掘基本上是分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)系和趨勢的過程,否則這些模式、關(guān)系和趨勢可能會被更傳統(tǒng)的分析方法遺漏。它用于發(fā)現(xiàn) Web 數(shù)據(jù)中的共享相似性或分組,有助于獲得業(yè)務(wù)決策的洞察力。

這個過程有時被稱為數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn) (KDD),盡管該術(shù)語不像以前那樣經(jīng)常使用。數(shù)據(jù)挖掘在很大程度上利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法來實現(xiàn)這些目標(biāo)。它對于在事件發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測很有用,但是,就像任何分析技術(shù)一樣,結(jié)果永遠(yuǎn)不會 100% 確定。數(shù)據(jù)挖掘僅僅增加了分析的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)挖掘有幾個眾所周知的屬性。首先是它的自動特性,因為它會發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)集中的模式。一旦算法被編程,這個過程就會在沒有太多人為干預(yù)的情況下繼續(xù)進(jìn)行。當(dāng)然,必須建立模型,這是數(shù)據(jù)專家將大量時間和注意力集中在其中的地方。許多數(shù)據(jù)挖掘模型是針對特定數(shù)據(jù)集構(gòu)建的。因此,零售公司可能會專門為銷售數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。但是,其他數(shù)據(jù)模型可用于新數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘的另一個關(guān)鍵特性是將數(shù)據(jù)塊組合在一起的能力。這些群體之間應(yīng)該有一種自然的關(guān)系。在處理大型數(shù)據(jù)集時,分解數(shù)據(jù)并創(chuàng)建這些組是有幫助的,這樣可以進(jìn)行更有效的分析。

第三個屬性是做出預(yù)測,每個預(yù)測都有概率。這些概率通常被稱為置信度,因此它們基本上衡量了預(yù)測在未來實現(xiàn)的可信度。預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘還可以說明結(jié)果發(fā)生的條件。例如,預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘過程將使用機(jī)器學(xué)習(xí)通過客戶數(shù)據(jù)庫查看過去的交易,以支持有關(guān)未來可能交易量的理論。

最后一個數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩允翘峁┛梢圆扇⌒袆拥男畔ⅰg覽大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)新的模式和見解,這根本不是人類一直都能做到的事情。數(shù)據(jù)挖掘可以做到這一點,但它也必須給出可以導(dǎo)致行動的結(jié)果。如果數(shù)據(jù)挖掘過程只得出沒有什么意義的結(jié)論,那么它就沒有多大用處。

數(shù)據(jù)挖掘有助于在一組數(shù)據(jù)中找出模式并建立關(guān)系。它還可用于根據(jù)您收到的數(shù)據(jù)確認(rèn)和限定您自己的觀察結(jié)果。盡管這很有用,但數(shù)據(jù)挖掘不能做所有事情。它無法確定數(shù)據(jù)的價值,也無法真正理解數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘只是做它被編程做的事情。了解這些限制可以幫助組織有效地使用數(shù)據(jù)挖掘。

整個數(shù)據(jù)挖掘過程應(yīng)遵循具有以下步驟的特定路徑: 首先確定需要在您的業(yè)務(wù)中解決的問題或問題。這有助于設(shè)定期望和目標(biāo)。您應(yīng)該研究以了解當(dāng)前的業(yè)務(wù)目標(biāo)以評估業(yè)務(wù)需求。在進(jìn)行這些觀察后,創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)以實現(xiàn)您的業(yè)務(wù)目標(biāo)。一個好的數(shù)據(jù)挖掘計劃對于實現(xiàn)您的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)至關(guān)重要。您的數(shù)據(jù)挖掘過程必須是可靠的,并且可以被那些在他們的背景中可能對數(shù)據(jù)挖掘知之甚少或根本不了解的人重復(fù)使用。

一旦您了解了業(yè)務(wù)需求并根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)制定了計劃,您就可以進(jìn)入數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,在此收集數(shù)據(jù)并為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備。下一步是模型構(gòu)建和評估階段,在此階段構(gòu)建和測試數(shù)據(jù)挖掘模型,以確定哪個模型最適合數(shù)據(jù)集。最后是知識部署,其中數(shù)據(jù)挖掘?qū)е掳l(fā)現(xiàn)可用于進(jìn)一步結(jié)果的隱藏見解和信息。部署階段可以像創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)現(xiàn)的新見解報告一樣簡單,以便根據(jù)這些見解做出業(yè)務(wù)決策。

什么是數(shù)據(jù)收集?

數(shù)據(jù)收集一詞的廣泛使用相對較新,至少與數(shù)據(jù)挖掘相比是這樣。數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)挖掘類似,但主要區(qū)別之一是數(shù)據(jù)收集使用的過程是提取和分析從在線來源收集的數(shù)據(jù)。

術(shù)語數(shù)據(jù)收集實際上有其他不同的術(shù)語。它們包括網(wǎng)絡(luò)挖掘、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、網(wǎng)絡(luò)抓取、數(shù)據(jù)爬行和許多其他名稱。數(shù)據(jù)收集越來越受歡迎,部分原因是該術(shù)語具有很強(qiáng)的描述性。它源自收獲的農(nóng)業(yè)過程,其中商品是從可再生資源中收集的。在互聯(lián)網(wǎng)上找到的數(shù)據(jù)當(dāng)然可以作為可再生資源,因為每天都會產(chǎn)生更多。

為了進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,需要以網(wǎng)站為目標(biāo),然后從該網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)幾乎可以是收割機(jī)想要的任何東西。它可能是頁面上或頁面代碼中的簡單文本。它可能是來自零售站點的目錄信息。它甚至可能是一系列圖像和視頻。或者它可能同時是所有這些項目。

數(shù)據(jù)收集沒有單一的方法可以遵循。一些方法涉及通過使用自動化機(jī)器人來收集數(shù)據(jù),但情況并非總是如此。使事情復(fù)雜化的事實是,一些網(wǎng)站會設(shè)置某些限制來對抗這個自動化過程。這主要是通過應(yīng)用程序編程接口或 API 完成的。許多社交媒體網(wǎng)站,如 Twitter 和 Facebook,使用 API 來確保自動化程序不會收集他們的數(shù)據(jù),至少在未經(jīng)他們許可的情況下不會。

數(shù)據(jù)收集可能非常有益,尤其是在使用第三方服務(wù)時。從網(wǎng)站收集的數(shù)據(jù)可以為組織提供有用的信息和見解,從而為他們的業(yè)務(wù)實踐提供信息并幫助他們接觸潛在消費者。由于網(wǎng)絡(luò)上有如此多的可用數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)收集已成為一種流行且有時必不可少的工具,因此公司對市場、消費者和競爭對手有更全面的了解。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集都可以與組織的整體數(shù)據(jù)分析策略齊頭并進(jìn)。公司可用的工具使數(shù)據(jù)比以往任何時候都更容易訪問。在數(shù)據(jù)提取工具、數(shù)據(jù)整理工具等之間;是時候充分利用這些可用數(shù)據(jù)了。

一些組織可能會對那里的大量數(shù)據(jù)感到害怕,他們可能認(rèn)為自己沒有能力正確分析和使用它來解決問題。幸運(yùn)的是,通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集的進(jìn)步,收集數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)可以改善公司的關(guān)鍵見解和趨勢比以往任何時候都容易。當(dāng)您了解這兩個術(shù)語的不同之處時,您將能夠以最佳效果使用它們。

聯(lián)系數(shù)據(jù)專家,了解 Hir Infotech 如何為您的組織節(jié)省通常用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集的時間,幫助您充分利用 Web 數(shù)據(jù)。

審核編輯:湯梓紅

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