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数据采集与数据挖掘是什么?有什么区别?

作者:keven 发布时间:2019/10/16 17:35:58 1211 人已阅读

摘要:数据挖掘通常被误解为获取数据的过程。尽管两者都涉及提取和获取的行为,但采集集数据和挖掘数据之间还是存在实质性差异。数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

自从“大数据”一词走红以来,与数据相关的一切都如雨后春笋般涌现。 Web抓取,  Web采集,  Web挖掘,  数据分析,  数据挖掘 等。有些词在某些时候可以互换,这使得理解起来更加困难。在竞争激烈的营销行业,深刻全面理解这些术语将有益于业务提升。

 

什么是数据采集?

 

数据采集意味着从在线资源中获取数据和信息。它通常可以与Web抓取,Web爬取和数据提取互换。采集是一个农业术语:从田地中采集成熟的农作物,具有采集和搬迁行为。数据采集是从目标网站提取有价值的数据,并将其以结构化格式放入数据库的过程。 

要进行数据采集,需要有一个自动搜寻器来解析目标网站,捕获有价值的信息,提取数据并最终导出为结构化格式以进行进一步分析。因此,数据采集不涉及算法,机器学习或统计。相反,它依靠诸如Python,R,Java之类的计算机程序来起作用。

有许多数据提取工具和服务提供商提供数据采集工具和服务。Octoparse是一款好用的Web抓取工具。无论您是初学者还是经验丰富的程序员,Octoparse都是采集网页数据的最佳选择。 

 

 

什么是数据挖掘?

 

数据挖掘通常被误解为获取数据的过程。尽管两者都涉及提取和获取的行为,但采集集数据和挖掘数据之间还是存在实质性差异。数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化等技术,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。

著名的Cambridge Analytica丑闻,他们收集了超过6,000万个Facebook用户信息并分析,圈出了“不确定投票意向的人”。然后,Cambridge Analytica采用“ 心理定向 ”策略,用煽动性信息重点轰炸这些人,以改变他们的选票。它是数据挖掘的典型但有害的应用。数据挖掘发现他们是谁,他们做什么,从而辅助做出正确决策,实现目标。

 

 

 

数据挖掘有以下几个关键点。

 

1、分类。

从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称为分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中,进而预测未来数据的归类。

分类目前在商业中应用十分广泛,例如银行的信用卡信用评分模型。利用数据挖掘技术,可以建立信用卡申请者的信用评分模型,有效评估信用卡申请人信用,降低坏账风险,保证信用卡业务利润。数据挖掘是怎么做的呢?搜集大量的客户背景、行为和信用的数据,计算年龄、收入、职业、教育水平等不同属性对信用的影响权重,从而建立科学的、评估客户信用的数学模型。基于这样的模型,银行可以有效甄别“好客户”和“坏客户”。也就是说,从你递交信用卡申请的那一刻起,银行就能做出决策:是否发卡,发多少额度等。

 

2、聚类

与分类技术不同。在机器学习中,聚类是一种无指导学习。也就是说,聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。

例如,亚马逊根据每个商品的描述,标签,功能将相似的产品分组在一起,以使客户更容易识别。

 

3、回归

回归用于对数值型的、连续变量进行预测和建模。

例如,预测明天的气温是多少度,这是一个回归任务;预测明天是阴、晴还是雨,就是一个分类任务。回归在商业中的应用主包括房价预测、股票走势或测试成绩等。

 

4、异常检测

检测异常行为的过程,也称为异常值。常见的原因是:数据来源于不同的类、自然变异、数据测量或收集误差等。

银行采用这种方法来检测不属于您正常交易活动的异常交易。 

 

5、联想学习

联想学习回答了“一个功能的价值与另一个功能的价值如何相关”的问题。

例如,在杂货店中,购买苏打水的人更有可能一起购买品客薯片。 市场篮子分析是关联规则的流行应用。它可以帮助零售商确定消费产品的关系。 

 

可以说,数据挖掘是大数据的核心。数据挖掘的过程也被认为是“从数据发现知识(KDD)”。它阐明了数据科学的概念,有助于研究和知识发现。数据挖掘可以高度自动化地分析互联网上的各类数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。

 


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