數(shù)據(jù)挖掘VS機器學習，你了解多少？

如今，獲取數(shù)據(jù)比以往任何時候都更容易，但從數(shù)據(jù)中生成見解和信息正變得更具挑戰(zhàn)性。企業(yè)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己處于一種情況，他們擁有的數(shù)據(jù)遠遠超過他們所知道的數(shù)據(jù)，這可能會適得其反，導致無所作為。

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是企業(yè)將這些龐大的數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為有用信息的兩種主要方法。

識別數(shù)據(jù)模式并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的計算機科學技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息的過程。數(shù)據(jù)科學家能夠通過手動過程發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的新模式。

相反，機器學習是一種計算機輔助的方法，它可以分析巨大的數(shù)據(jù)集，并使我們能夠使用這些數(shù)據(jù)集構(gòu)建算法。人工智能的機器學習領域幫助計算機識別模式并做出預測。

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習都是有助于模式檢測的分析技術(shù)，但它們在許多重要方面有所不同。與我們一起閱讀，了解更多關于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習之間的關鍵區(qū)別。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？

通過數(shù)據(jù)挖掘，通常稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，分析大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集以提取有意義的見解，幫助企業(yè)解決問題、預測趨勢、降低風險和發(fā)現(xiàn)新機會。數(shù)據(jù)挖掘者在堆積如山的內(nèi)容中進行篩選，尋找有價值的材料和組件，就像礦工在實際挖掘中所做的那樣。

建立業(yè)務目標是數(shù)據(jù)挖掘過程中的第一步。然后，從各種來源收集信息并添加到數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫充當分析信息的存儲庫。這樣做是為了清理數(shù)據(jù)，包括填空和刪除重復的數(shù)據(jù)。使用復雜的方法和數(shù)學模型來查找有用的數(shù)據(jù)模式。

數(shù)據(jù)挖掘Vs機器學習：優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)挖掘是一種簡單的信息收集方法，其中所有相關數(shù)據(jù)都經(jīng)過識別過程。

以銀行為例，銀行利用數(shù)據(jù)挖掘方法更好地了解市場風險。數(shù)據(jù)挖掘通常用于信用評級和高級反欺詐系統(tǒng)，以分析交易、信用卡交易、購買習慣和客戶財務數(shù)據(jù)。為了最大限度地提高營銷投資的回報，評估銷售渠道的有效性，并履行監(jiān)管合規(guī)義務，銀行還可以利用數(shù)據(jù)挖掘來了解更多在線客戶的口味和行為。

機器學習提供的不同方法可以產(chǎn)生豐富的數(shù)據(jù)片段，可以應用于非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

機器學習算法有三種類型：

● 監(jiān)督學習利用使用標記數(shù)據(jù)集開發(fā)的機器學習算法。

● 無監(jiān)督學習利用使用未標記數(shù)據(jù)集開發(fā)的機器學習算法。

● 強化學習有一種迭代改進并適應新情況的算法。

數(shù)據(jù)挖掘的主要特征

數(shù)據(jù)挖掘是一種簡單的信息收集方法，其中所有相關數(shù)據(jù)都經(jīng)過一個識別過程。以下是數(shù)據(jù)挖掘的一些基本特征：

自動化：模型通過使用算法對數(shù)據(jù)收集進行操作來進行數(shù)據(jù)挖掘?？梢酝诰驍?shù)據(jù)、挖掘模型所基于的數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計：統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘有許多共同之處。實際上，統(tǒng)計框架可以容納大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

分組：在數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)挖掘識別有機組。例如，一個模型可以精確定位收入在一定范圍內(nèi)的人口群體。

數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫可以幫助正確地清理和準備數(shù)據(jù)，這對數(shù)據(jù)挖掘至關重要。相反，如果數(shù)據(jù)倉庫缺乏解決問題所需的信息，那么它是無用的。

機器學習的主要特征

機器學習的優(yōu)勢可以通過觀察它的各個方面來理解。幾個例子反映了在當今數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境下機器學習的特點。下面是機器學習的一些基本特征：

數(shù)據(jù)可視化：機器學習提供的不同方法可以產(chǎn)生豐富的數(shù)據(jù)片段，可以應用于非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過在機器學習中使用用戶友好的自動數(shù)據(jù)可視化工具，企業(yè)可以獲得許多獨特的見解，以提高其運營效率。

客戶體驗：機器學習對于幫助企業(yè)或組織開展更有成效的消費者互動對話至關重要。這些ML方法著眼于吸引特定受眾的單詞、短語、句子和寫作模式。

深刻的分析：人們可以通過機器學習快速有效地處理大量數(shù)據(jù)。通過為實時數(shù)據(jù)分析開發(fā)快速、有效的算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，機器學習可以產(chǎn)生準確的分析和結(jié)果。

商業(yè)智能：通過數(shù)據(jù)分析和機器學習技術(shù)，可以生成卓越的商業(yè)智能工具。這些技術(shù)幫助了許多企業(yè)的戰(zhàn)略努力。

什么是機器學習？

通過使計算機能夠?qū)W習和創(chuàng)建自己的程序，機器學習旨在使計算機在決策和行為上更像人類。這樣做幾乎不需要人的參與。機器學習方法是自動化的，并基于機器在過程中獲得的經(jīng)驗進行改進。高高質(zhì)量的數(shù)據(jù)被發(fā)送到計算機，ML模型使用各種方法來訓練計算機處理這些數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)類型和自動操作，使用特定的算法。

如何利用機器學習進行時間序列預測？

企業(yè)可能會使用機器學習來自動化重復的任務。此外，它還有助于自動化和加速數(shù)據(jù)分析模型的創(chuàng)建。機器學習在不同的領域有很多應用，比如圖片識別、社交媒體分析、情感識別等。

考慮以下情況，客戶需要及時回答他們的問題。企業(yè)利用基于機器學習的聊天機器人提供快速解決方案。最常見的問題和他們的回答被添加到聊天機器人編程中。聊天機器人編程中添加了最常見的問題及其答案。每當消費者提出問題時，聊天機器人就會在數(shù)據(jù)庫中查找關鍵詞并提供正確的答案。這有助于公司向客戶提供及時的客戶服務。

數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間最大的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：數(shù)據(jù)集

與機器學習相比，數(shù)據(jù)挖掘可能會產(chǎn)生數(shù)據(jù)更少的結(jié)果。機器學習算法需要以標準格式交付數(shù)據(jù)，這一事實限制了可用的各種方法。來自許多來源的數(shù)據(jù)應該從其原始格式轉(zhuǎn)換為計算機可以理解的通用格式，以利用機器學習來評估數(shù)據(jù)。此外，精確的結(jié)果需要大量的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：范圍

數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)連接不同數(shù)據(jù)收集特性的模式和可視化技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘旨在識別數(shù)據(jù)集中兩個或多個屬性之間的關系，并使用這些知識來預測事件發(fā)生或采取行動。相比之下，機器學習用于預測結(jié)果，如價格預測或時間長度的近似值。當它獲得經(jīng)驗時，模型會自動更新。它提供了及時的反饋。

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：操作

現(xiàn)在有幾種有用的數(shù)據(jù)挖掘應用可供企業(yè)使用。例如，零售商利用數(shù)據(jù)挖掘來確定消費者趨勢，而移動企業(yè)則利用數(shù)據(jù)挖掘來預測客戶流失率。

像自動駕駛汽車和互聯(lián)網(wǎng)流媒體等依賴人工智能的行業(yè)在大多數(shù)項目中都使用機器學習。例如，Netflix利用機器學習來確定你接下來應該看什么。

數(shù)據(jù)挖掘Vs機器學習：優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)挖掘方法使用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘引擎和模式分析來進行知識發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：準確性

用于收集數(shù)據(jù)的方法會影響數(shù)據(jù)挖掘的準確性。然后，數(shù)據(jù)挖掘的機器學習結(jié)果被用于提高性能。數(shù)據(jù)挖掘可能會錯過重要的關系，因為它需要人工參與。然而，由于機器學習是一個自動化的過程，它比數(shù)據(jù)挖掘提供更準確的結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：方法

數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃谔囟〞r間以批處理格式生成結(jié)果，而不是持續(xù)分析數(shù)據(jù)。相比之下，機器學習使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更新其算法并適應新的輸入。因此，數(shù)據(jù)挖掘是機器學習的輸入來源。機器學習算法將自動不斷地提高系統(tǒng)性能，并識別潛在的故障點。無需重新編程或人工參與，計算機將適應新的數(shù)據(jù)或模式。

數(shù)據(jù)挖掘vs機器學習：集成

通過數(shù)據(jù)挖掘，可以構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘的跨行業(yè)標準流程模型。數(shù)據(jù)挖掘方法使用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘引擎和模式分析來進行知識發(fā)現(xiàn)。另一方面，使用人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)模糊系統(tǒng)、決策樹和其他使用人工智能的系統(tǒng)來實現(xiàn)機器學習。機器學習通過自動算法和神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘最重要的好處

獲得盡可能多的優(yōu)勢至關重要，因為我們生活和工作在一個以數(shù)據(jù)為中心的文化中。在這個復雜的信息時代，數(shù)據(jù)挖掘為我們提供了解決問題和擔憂的工具。數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢包括：

● 幫助企業(yè)做出明智的決定

● 有助于檢測欺詐和信貸問題

使數(shù)據(jù)科學家能夠快速分析大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學家可以使用這些數(shù)據(jù)來識別欺詐行為，創(chuàng)建風險模型，并增強產(chǎn)品安全性。

● 使數(shù)據(jù)科學家能夠快速地對趨勢和行為進行自主預測，并發(fā)現(xiàn)未發(fā)現(xiàn)的模式

● 有助于企業(yè)獲取可靠的信息

● 與其他數(shù)據(jù)應用程序相比，它在效率和成本方面都是更好的選擇

數(shù)據(jù)挖掘的最大挑戰(zhàn)

● 在使用數(shù)據(jù)挖掘時出現(xiàn)了許多問題。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一條有企業(yè)的信息不是一項簡單的任務。數(shù)據(jù)類型、用戶交互、定價和其他因素可能是用戶可能遇到的主要困難。

● 大多數(shù)數(shù)據(jù)庫的值可能是有噪聲的、未完成的和不正確的。因此，它將提供一個人口的假象。

● 在一個地方查找數(shù)據(jù)并不總是可能的。允許分布式數(shù)據(jù)挖掘的工具經(jīng)常受到追捧，因為很難將來自不同來源的所有數(shù)據(jù)組合到一個存儲庫中。

● 能夠處理大量數(shù)據(jù)的功能強大的軟件、服務器和存儲系統(tǒng)的購買和操作成本可能相當高。以有組織的方式處理大型、詳細和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能需要很長時間和金錢。

機器學習中最大的挑戰(zhàn)

在從零開始構(gòu)建模型的過程中，機器學習專家面臨著許多挑戰(zhàn)。以下列舉了其中的一些困難：

● 缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機器學習從業(yè)者面臨的主要問題之一。噪聲和不干凈的數(shù)據(jù)可能導致有缺陷的算法，從而給出不正確的結(jié)果。

● 提供準確結(jié)果的數(shù)據(jù)訓練是機器學習過程中最重要的一步。在訓練數(shù)據(jù)不足的情況下做出的預測將是不正確的或過度偏頗的。

● 機器學習模型在提供準確結(jié)果方面非常有效。過度的需求、數(shù)據(jù)過載和低效的應用程序都增加了獲得可靠結(jié)果所需的時間。

● 隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長，所創(chuàng)建的機器學習模型可能會過時。目前最可行的模式在未來可能被證明是不正確的，需要進一步重新安排。因此，需要對算法進行持續(xù)的監(jiān)視和維護。

結(jié)論

希望從其微小到龐大的數(shù)據(jù)集中，獲得洞察力的公司應考慮利用數(shù)據(jù)挖掘。企業(yè)可以借助數(shù)據(jù)挖掘做出更好的業(yè)務決策，這有助于他們識別和理解模式。然而，僅查看某些企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)可能是不夠的。

除了識別數(shù)據(jù)中的模式，機器學習使計算機能夠組織和分析大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學家可以訓練算法，通過使用機器學習自動提取見解。這種方法可能有助于企業(yè)不斷地提取關鍵信息，而不是收集大量數(shù)據(jù)和追溯查明趨勢和模式。

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