大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
您是否渴望了解大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘?大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘是兩個不同的術(shù)語,服務(wù)于不同的目的。他們都使用大型數(shù)據(jù)集從混亂的數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。世界由大數(shù)據(jù)驅(qū)動,迫使組織尋求能夠處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析專家。全球大數(shù)據(jù)分析市場將呈指數(shù)級增長,預(yù)計到 2029 年價值將超過 6550 億美元。
Peter Norvig 指出,“更多的數(shù)據(jù)勝過聰明的算法,但更好的數(shù)據(jù)勝過更多的數(shù)據(jù)。”在本文中,我們將探討大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘、其類型以及它們對企業(yè)的重要性。
什么是大數(shù)據(jù)?
它是指隨時間呈指數(shù)增長的大量數(shù)據(jù),可以是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的。由于其規(guī)模龐大,傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)或工具都無法對其進行有效處理。
紐約證券交易所每天生成 1 TB 的數(shù)據(jù)。此外,F(xiàn)acebook生成了5 PB的數(shù)據(jù)。
術(shù)語大數(shù)據(jù)可以用以下特征來描述。
體積
體積是指數(shù)據(jù)的大小或數(shù)據(jù)量。
種類
多樣性是指不同類型的數(shù)據(jù),如視頻、圖像、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器日志等。
速度
速度顯示數(shù)據(jù)的大小增長速度有多快,數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長的速度有多快。
真實性
準(zhǔn)確性意味著數(shù)據(jù)的不確定性,就像社交媒體意味著數(shù)據(jù)是否值得信賴一樣。
價值
它指的是數(shù)據(jù)的市場價值。是否值得產(chǎn)生高收入?能夠從大數(shù)據(jù)中提取洞察力和價值是組織的最終目標(biāo)。
為什么大數(shù)據(jù)很重要?
組織使用大數(shù)據(jù)來簡化運營、提供良好的客戶服務(wù)、創(chuàng)建個性化的營銷活動以及采取其他可以增加收入和利潤的基本行動。
讓我們看看一些常見的應(yīng)用程序。
醫(yī)學(xué)研究人員使用它來識別疾病體征和風(fēng)險因素,并幫助醫(yī)生診斷患者的疾病。
政府用它來預(yù)防犯罪、欺詐、應(yīng)急響應(yīng)和智慧城市計劃。
運輸和制造公司優(yōu)化交付路線并有效管理供應(yīng)鏈。
什么是數(shù)據(jù)挖掘?
此過程涉及分析數(shù)據(jù)并將其匯總為有意義的信息。公司使用此信息來增加利潤并減少運營費用。
需要數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谇榫w分析、信用風(fēng)險管理、客戶流失預(yù)測、價格優(yōu)化、醫(yī)療診斷、推薦引擎等至關(guān)重要。它是任何行業(yè)的有效工具,包括零售、批發(fā)分銷、電信行業(yè)、教育、制造、醫(yī)療保健和社交媒體。
數(shù)據(jù)挖掘的類型
兩種主要類型如下。
預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘
預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計和數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)。它基于利用歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)來預(yù)測未來結(jié)果的高級分析。企業(yè)使用預(yù)測分析來查找數(shù)據(jù)中的模式并識別機會和風(fēng)險。
描述性數(shù)據(jù)挖掘
描述性數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式并從數(shù)據(jù)中提取重要的見解。一個典型的任務(wù)是識別經(jīng)常一起購買的產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
下面討論一些技術(shù)。
協(xié)會
在關(guān)聯(lián)中,我們識別事件關(guān)聯(lián)的模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則用于找出項目之間的相關(guān)性和共現(xiàn)。購物籃分析是數(shù)據(jù)挖掘中著名的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)。零售商使用它通過了解客戶的購買模式來促進銷售。
聚類
聚類分析是指找出一組彼此相似但又不同于其他組對象的對象。
差異——大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
條款 | 數(shù)據(jù)挖掘 | 大數(shù)據(jù) |
目的 | 目的是在大量數(shù)據(jù)存儲中查找模式、異常和相關(guān)性。 | 從大型復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的見解。 |
看法 | 它是數(shù)據(jù)的小圖片或數(shù)據(jù)的特寫視圖。 | 它顯示了數(shù)據(jù)的大圖。 |
數(shù)據(jù)類型 | 結(jié)構(gòu)化、關(guān)系型和維度數(shù)據(jù)庫 | 結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化 |
數(shù)據(jù)大小 | 它使用小型數(shù)據(jù)集,但也利用大型數(shù)據(jù)集進行分析。 | 它使用大量數(shù)據(jù)。 |
范圍 | 它是廣義術(shù)語“從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識”的一部分。 | 這是一個廣泛的領(lǐng)域,使用了廣泛的學(xué)科、方法和工具。 |
分析技術(shù) | 使用統(tǒng)計分析來預(yù)測和識別小規(guī)模的業(yè)務(wù)因素。 | 使用數(shù)據(jù)分析進行大規(guī)模預(yù)測和識別業(yè)務(wù)因素。 |
大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的未來
對于公司而言,處理大數(shù)據(jù)的能力在未來幾年將變得更具挑戰(zhàn)性。因此,企業(yè)必須將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)并妥善利用。
數(shù)據(jù)挖掘的未來看起來令人驚訝,它在于“智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)”,即自動確定大型數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢的概念。