大数据与数据挖掘的区别

您是否渴望了解大数据与数据挖掘？大数据和数据挖掘是两个不同的术语，服务于不同的目的。他们都使用大型数据集从混乱的数据中提取有意义的见解。世界由大数据驱动，迫使组织寻求能够处理大量数据的数据分析专家。全球大数据分析市场将呈指数级增长，预计到 2029 年价值将超过 6550 亿美元。

Peter Norvig 指出，“更多的数据胜过聪明的算法，但更好的数据胜过更多的数据。”在本文中，我们将探讨大数据与数据挖掘、其类型以及它们对企业的重要性。

什么是大数据？

它是指随时间呈指数增长的大量数据，可以是结构化、半结构化和非结构化的。由于其规模庞大，传统的管理系统或工具都无法对其进行有效处理。

纽约证券交易所每天生成 1 TB 的数据。此外，Facebook生成了5 PB的数据。

术语大数据可以用以下特征来描述。

体积

体积是指数据的大小或数据量。

种类

多样性是指不同类型的数据，如视频、图像、网络服务器日志等。

速度

速度显示数据的大小增长速度有多快，数据呈指数级增长的速度有多快。

真实性

准确性意味着数据的不确定性，就像社交媒体意味着数据是否值得信赖一样。

价值

它指的是数据的市场价值。是否值得产生高收入？能够从大数据中提取洞察力和价值是组织的最终目标。

为什么大数据很重要？

组织使用大数据来简化运营、提供良好的客户服务、创建个性化的营销活动以及采取其他可以增加收入和利润的基本行动。

让我们看看一些常见的应用程序。

医学研究人员使用它来识别疾病体征和风险因素，并帮助医生诊断患者的疾病。

政府用它来预防犯罪、欺诈、应急响应和智慧城市计划。

运输和制造公司优化交付路线并有效管理供应链。

什么是数据挖掘？

此过程涉及分析数据并将其汇总为有意义的信息。公司使用此信息来增加利润并减少运营费用。

需要数据挖掘

数据挖掘对于情绪分析、信用风险管理、客户流失预测、价格优化、医疗诊断、推荐引擎等至关重要。它是任何行业的有效工具，包括零售、批发分销、电信行业、教育、制造、医疗保健和社交媒体。

数据挖掘的类型

两种主要类型如下。

预测数据挖掘

预测数据挖掘使用统计和数据预测技术。它基于利用历史数据、统计建模和机器学习来预测未来结果的高级分析。企业使用预测分析来查找数据中的模式并识别机会和风险。

描述性数据挖掘

描述性数据挖掘总结数据以发现模式并从数据中提取重要的见解。一个典型的任务是识别经常一起购买的产品。

数据挖掘技术

下面讨论一些技术。

协会

在关联中，我们识别事件关联的模式。关联规则用于找出项目之间的相关性和共现。购物篮分析是数据挖掘中著名的关联规则技术。零售商使用它通过了解客户的购买模式来促进销售。

聚类

聚类分析是指找出一组彼此相似但又不同于其他组对象的对象。

差异——大数据与数据挖掘

大数据与数据挖掘的未来

对于公司而言，处理大数据的能力在未来几年将变得更具挑战性。因此，企业必须将数据视为战略资产并妥善利用。

数据挖掘的未来看起来令人惊讶，它在于“智能数据发现”，即自动确定大型数据集中的模式和趋势的概念。