数据挖掘与数据收集的区别

这些天有很多涉及数据的术语。数据分析。数据挖掘。数据仓库。大数据。数据采集​​。数据科学。数据抓取。数据提取。而这只是表面问题。对于那些不熟悉过去十年左右数据的重大变化的人来说，它可能会变得一团糟。可以毫不夸张地说，数据爆炸已经改变了世界，因为可供收集和分析的信息比以往任何时候都多。如果人们希望有效地为各自的组织使用数据，那么理解这些术语就变得至关重要。

与其单独查看每个术语，不如关注其中两个并进行适当的比较。我们将研究数据挖掘和数据收集这两个术语。它们在谈论数据时经常出现，有时甚至可以互换使用。对每个术语的彻底检查表明，这两者虽然相似，但有足够的不同，不应将它们相互混淆。让我们进一步探讨数据挖掘与数据收集的区别。

什么是数据挖掘？

我们将从数据挖掘开始。那么什么是数据挖掘呢？数据挖掘基本上是分析大量数据以发现模式、关系和趋势的过程，否则这些模式、关系和趋势可能会被更传统的分析方法遗漏。它用于发现 Web 数据中的共享相似性或分组，有助于获得业务决策的洞察力。

这个过程有时被称为数据中的知识发现 (KDD)，尽管该术语不像以前那样经常使用。数据挖掘在很大程度上利用复杂的数学算法来实现这些目标。它对于在事件发生之前进行预测很有用，但是，就像任何分析技术一样，结果永远不会 100% 确定。数据挖掘仅仅增加了分析的准确性。

数据挖掘有几个众所周知的属性。首先是它的自动特性，因为它会发现隐藏在数据集中的模式。一旦算法被编程，这个过程就会在没有太多人为干预的情况下继续进行。当然，必须建立模型，这是数据专家将大量时间和注意力集中在其中的地方。许多数据挖掘模型是针对特定数据集构建的。因此，零售公司可能会专门为销售数据构建数据模型。但是，其他数据模型可用于新数据。

数据挖掘的另一个关键特性是将数据块组合在一起的能力。这些群体之间应该有一种自然的关系。在处理大型数据集时，分解数据并创建这些组是有帮助的，这样可以进行更有效的分析。

第三个属性是做出预测，每个预测都有概率。这些概率通常被称为置信度，因此它们基本上衡量了预测在未来实现的可信度。预测数据挖掘还可以说明结果发生的条件。例如，预测数据挖掘过程将使用机器学习通过客户数据库查看过去的交易，以支持有关未来可能交易量的理论。

最后一个数据挖掘属性是提供可以采取行动的信息。浏览大量数据并发现新的模式和见解，这根本不是人类一直都能做到的事情。数据挖掘可以做到这一点，但它也必须给出可以导致行动的结果。如果数据挖掘过程只得出没有什么意义的结论，那么它就没有多大用处。

数据挖掘有助于在一组数据中找出模式并建立关系。它还可用于根据您收到的数据确认和限定您自己的观察结果。尽管这很有用，但数据挖掘不能做所有事情。它无法确定数据的价值，也无法真正理解数据集。数据挖掘只是做它被编程做的事情。了解这些限制可以帮助组织有效地使用数据挖掘。

整个数据挖掘过程应遵循具有以下步骤的特定路径： 首先确定需要在您的业务中解决的问题或问题。这有助于设定期望和目标。您应该研究以了解当前的业务目标以评估业务需求。在进行这些观察后，创建数据挖掘目标以实现您的业务目标。一个好的数据挖掘计划对于实现您的业务和数据挖掘目标至关重要。您的数据挖掘过程必须是可靠的，并且可以被那些在他们的背景中可能对数据挖掘知之甚少或根本不了解的人重复使用。

一旦您了解了业务需求并根据业务目标制定了计划，您就可以进入数据收集和数据准备阶段，在此收集数据并为进一步分析做准备。下一步是模型构建和评估阶段，在此阶段构建和测试数据挖掘模型，以确定哪个模型最适合数据集。最后是知识部署，其中数据挖掘导致发现可用于进一步结果的隐藏见解和信息。部署阶段可以像创建数据挖掘过程中发现的新见解报告一样简单，以便根据这些见解做出业务决策。

什么是数据收集？

数据收集一词的广泛使用相对较新，至少与数据挖掘相比是这样。数据收集与数据挖掘类似，但主要区别之一是数据收集使用的过程是提取和分析从在线来源收集的数据。

术语数据收集实际上有其他不同的术语。它们包括网络挖掘、数据抓取、数据提取、网络抓取、数据爬行和许多其他名称。数据收集越来越受欢迎，部分原因是该术语具有很强的描述性。它源自收获的农业过程，其中商品是从可再生资源中收集的。在互联网上找到的数据当然可以作为可再生资源，因为每天都会产生更多。

为了进行数据收集，需要以网站为目标，然后从该网站提取数据。这些数据几乎可以是收割机想要的任何东西。它可能是页面上或页面代码中的简单文本。它可能是来自零售站点的目录信息。它甚至可能是一系列图像和视频。或者它可能同时是所有这些项目。

数据收集没有单一的方法可以遵循。一些方法涉及通过使用自动化机器人来收集数据，但情况并非总是如此。使事情复杂化的事实是，一些网站会设置某些限制来对抗这个自动化过程。这主要是通过应用程序编程接口或 API 完成的。许多社交媒体网站，如 Twitter 和 Facebook，使用 API 来确保自动化程序不会收集他们的数据，至少在未经他们许可的情况下不会。

数据收集可能非常有益，尤其是在使用第三方服务时。从网站收集的数据可以为组织提供有用的信息和见解，从而为他们的业务实践提供信息并帮助他们接触潜在消费者。由于网络上有如此多的可用数据，数据收集已成为一种流行且有时必不可少的工具，因此公司对市场、消费者和竞争对手有更全面的了解。

数据挖掘和数据收集

数据挖掘和数据收集都可以与组织的整体数据分析策略齐头并进。公司可用的工具使数据比以往任何时候都更容易访问。在数据提取工具、数据整理工具等之间；是时候充分利用这些可用数据了。

一些组织可能会对那里的大量数据感到害怕，他们可能认为自己没有能力正确分析和使用它来解决问题。幸运的是，通过数据挖掘和数据收集的进步，收集数据和发现可以改善公司的关键见解和趋势比以往任何时候都容易。当您了解这两个术语的不同之处时，您将能够以最佳效果使用它们。

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　　审核编辑：汤梓红