数据挖掘与数据分析：差异与比较

 数据库中的数据集合称为数据集。 它们采用由列和行组成的表格格式。 每列构成一个变量，而每一行代表一个值。

在为任何应用程序选择数据集之前的基本要求之一是了解数据集及其元数据。 这两个过程是 - 数据挖掘和数据分析。 

关键精华

1. 数据挖掘正在发现大型数据集中的模式和关系，而数据分析正在分析和评估数据质量、完整性和一致性。
2. 数据挖掘用于从数据中提取有用的见解和知识，而数据分析用于识别数据质量问题和潜在的数据源以供分析。
3. Data Mining是一个探索性的过程，而Data Profiling是一个数据分析前的准备过程。

数据挖掘与数据分析

当中的差异： 数据挖掘 数据剖析是——数据挖掘是从任何给定数据中收集模式的过程。 另一方面，数据分析是从数据集中定位元数据的过程。 在数据挖掘中，您可以应用多种方法来提取信息。 在数据分析中，您分析数据以收集摘要。 

数据挖掘是分析海量数据以定位商业智能的过程。 帮助企业化解风险、把握机遇、解决问题。

数据挖掘有助于为业务中那些手动消耗大量时间的问题找到答案。 它使用大量统计技术来检查数据。  

创建和检查数据摘要的过程称为数据剖析。 它可以对任何数据产生重要的洞察力。 公司可以利用这些数据来发挥自己的优势。

数据剖析查看数据以确定其质量和合法性。 算法发现数据集中的特征，例如最小值、最大值、平均值和频率。 

对比表

比较参数	数据挖掘	数据分析
定义	这是从任何数据中收集模式的过程。	这是在任何给定数据集中查找元数据的过程。
宗旨	挖掘数据以解决问题。	形成信息基础。
任务	分类、总结、回归、估计和描述。	选择统计数据或摘要。
工具	Apache SAMOA 和 Rapid 矿工。	Aggregate profiler 和 Talend open studio
居里	通过方法提取信息。	检查原始数据。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是识别大型数据集中的相关性和模式以获取知识的任务。 您可以在商业智能的多个领域使用这些有用的信息。

理解复杂数据集的目的在每个科学、商业和工程领域都是相似的。 简单来说，数据挖掘就是从数据中挖掘知识。 

您可以在多个业务领域中使用数据挖掘。 其中一些部门是营销和销售、医疗保健、教育和产品开发。 如果使用得当，您可以获得超越竞争对手的巨大优势。

它使您能够了解客户、增加收入、思考新的营销策略并降低成本。 

数据挖掘项目从收集和准备用于分析的正确数据开始。 如果数据质量很差，就不要指望有什么好的结果。 数据挖掘者必须确保信息质量令人满意。

他们遵循基本步骤以获得可靠的结果——

1. 了解业务
2. 了解数据
3. 资料准备
4. 评价
5. 部署

大量数据以多种格式以前所未有的数量涌入企业。 企业的成功取决于您如何有效地发现洞察力并将其纳入流程和决策。

数据挖掘授权一家公司通过了解现在和过去拥有更美好的未来。 

什么是数据剖析？

数据分析是从任何给定数据集中提取原始数据的任务。 这样做的目的是收集有关数据的统计信息或摘要。 它是一组活动，用于确定数据集的元数据。

元数据包括有助于理解新数据集的列之间的统计信息或依赖关系。 

您可以使用数据分析来获取有关数据的有用信息并评估其质量。 通过这个，您还可以发现数据集中的异常。 它筛选信息以确定其合法性和质量。

分析算法检测数据集中的特征，例如频率、平均值、最大值和最小值。 

数据分析中的应用程序通过收集有关数据库的信息来分析数据库。 数据剖析分为三种类型——

1. 结构发现——它有助于确定数据是否具有正确的格式和一致性。 为了检查数据的有效性，它使用基本统计数据。 
2. 内容发现——它主要关注数据的质量。 您应该处理数据以进行格式化。 
3. 关系发现——它识别数据集之间的联系。 

如今，企业将大量数据存储在云端。 因此，有效的数据分析是当务之急。 基于云的数据允许企业保存数 PB 的数据。 保持标准至关重要。 

数据挖掘和数据分析之间的主要区别

1. 识别数据集中的相关性和模式的任务称为数据挖掘。 另一方面，分析来自任何数据集的信息的过程称为数据剖析。 
2. 数据挖掘包括基于计算机的方法来提取一些有用的信息。 但是数据分析涉及检查来自任何给定数据集的原始数据。 
3. 数据挖掘是为了挖掘数据以获取解决问题的关键信息。 另一方面，数据分析旨在形成信息知识库。 
4. 数据挖掘中的任务包括 回归、分类、总结、描述和估计。 但数据分析中的工作是分析技术和收集统计数据或摘要的发现。 
5. 一些数据挖掘工具是 阿帕奇 SAMOA 和 Rapid Miner。 另一方面，Aggregate profiler 和 Talend open studio 是一些数据分析工具。 

参考资料

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

最后更新时间：11 年 2023 月 XNUMX 日