如今，獲取數據比以往任何時候都更容易，但從數據中生成見解和信息正變得更具挑戰(zhàn)性。企業(yè)經常發(fā)現自己處于一種情況，他們擁有的數據遠遠超過他們所知道的數據，這可能會適得其反，導致無所作為。
數據挖掘和機器學習是企業(yè)將這些龐大的數據庫轉化為有用信息的兩種主要方法。
識別數據模式并從數據中得出結論的計算機科學技術包括數據挖掘和機器學習。數據挖掘是從海量數據中獲取有用信息的過程。數據科學家能夠通過手動過程發(fā)現數據中的新模式。
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據集，并使我們能夠使用這些數據集構建算法。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。
數據挖掘和機器學習都是有助于模式檢測的分析技術，但它們在許多重要方面有所不同。與我們一起閱讀，了解更多關于數據挖掘與機器學習之間的關鍵區(qū)別。
什么是數據挖掘？
通過數據挖掘，通常稱為數據庫中的知識發(fā)現，分析大量數據和數據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)現新機會。數據挖掘者在堆積如山的內容中進行篩選，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)務目標是數據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據倉庫，數據倉庫充當分析信息的存儲庫。這樣做是為了清理數據，包括填空和刪除重復的數據。使用復雜的方法和數學模型來查找有用的數據模式。
數據挖掘Vs機器學習：優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
數據挖掘是一種簡單的信息收集方法，其中所有相關數據都經過識別過程。
以銀行為例，銀行利用數據挖掘方法更好地了解市場風險。數據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據。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，銀行還可以利用數據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生豐富的數據片段，可以應用于非結構化和結構化數據。
機器學習算法有三種類型：
● 監(jiān)督學習利用使用標記數據集開發(fā)的機器學習算法。
● 無監(jiān)督學習利用使用未標記數據集開發(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。
數據挖掘的主要特征
數據挖掘是一種簡單的信息收集方法，其中所有相關數據都經過一個識別過程。以下是數據挖掘的一些基本特征：
自動化：模型通過使用算法對數據收集進行操作來進行數據挖掘?？梢酝诰驍祿⑼诰蚰Ｐ退诘臄祿?。
統(tǒng)計：統(tǒng)計學和數據挖掘有許多共同之處。實際上，統(tǒng)計框架可以容納大多數數據挖掘技術。
分組：在數據中，數據挖掘識別有機組。例如，一個模型可以精確定位收入在一定范圍內的人口群體。
數據倉庫：數據倉庫可以幫助正確地清理和準備數據，這對數據挖掘至關重要。相反，如果數據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據豐富的環(huán)境下機器學習的特點。下面是機器學習的一些基本特征：
數據可視化：機器學習提供的不同方法可以產生豐富的數據片段，可以應用于非結構化和結構化數據。通過在機器學習中使用用戶友好的自動數據可視化工具，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據。通過為實時數據分析開發(fā)快速、有效的算法和數據驅動模型，機器學習可以產生準確的分析和結果。
商業(yè)智能：通過數據分析和機器學習技術，可以生成卓越的商業(yè)智能工具。這些技術幫助了許多企業(yè)的戰(zhàn)略努力。
什么是機器學習？
通過使計算機能夠學習和創(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驗進行改進。高高質量的數據被發(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據。根據數據類型和自動操作，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據分析模型的創(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據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。
數據挖掘和機器學習之間最大的區(qū)別
數據挖掘vs機器學習：數據集
與機器學習相比，數據挖掘可能會產生數據更少的結果。機器學習算法需要以標準格式交付數據，這一事實限制了可用的各種方法。來自許多來源的數據應該從其原始格式轉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據。此外，精確的結果需要大量的數據。
數據挖掘vs機器學習：范圍
數據挖掘發(fā)現連接不同數據收集特性的模式和可視化技術。數據挖掘旨在識別數據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果，如價格預測或時間長度的近似值。當它獲得經驗時，模型會自動更新。它提供了及時的反饋。
數據挖掘vs機器學習：操作
現在有幾種有用的數據挖掘應用可供企業(yè)使用。例如，零售商利用數據挖掘來確定消費者趨勢，而移動企業(yè)則利用數據挖掘來預測客戶流失率。
像自動駕駛汽車和互聯(lián)網流媒體等依賴人工智能的行業(yè)在大多數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。
數據挖掘Vs機器學習：優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
數據挖掘方法使用數據庫、數據挖掘引擎和模式分析來進行知識發(fā)現
數據挖掘vs機器學習：準確性
用于收集數據的方法會影響數據挖掘的準確性。然后，數據挖掘的機器學習結果被用于提高性能。數據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，它比數據挖掘提供更準確的結果。
數據挖掘vs機器學習：方法
數據挖掘將在特定時間以批處理格式生成結果，而不是持續(xù)分析數據。相比之下，機器學習使用數據挖掘技術更新其算法并適應新的輸入。因此，數據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據或模式。
數據挖掘vs機器學習：集成
通過數據挖掘，可以構建數據挖掘的跨行業(yè)標準流程模型。數據挖掘方法使用數據庫、數據挖掘引擎和模式分析來進行知識發(fā)現。另一方面，使用人工智能、神經網絡、神經模糊系統(tǒng)、決策樹和其他使用人工智能的系統(tǒng)來實現機器學習。機器學習通過自動算法和神經網絡預測結果。
數據挖掘最重要的好處
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據為中心的文化中。在這個復雜的信息時代，數據挖掘為我們提供了解決問題和擔憂的工具。數據挖掘的優(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
使數據科學家能夠快速分析大量數據。數據科學家可以使用這些數據來識別欺詐行為，創(chuàng)建風險模型，并增強產品安全性。
● 使數據科學家能夠快速地對趨勢和行為進行自主預測，并發(fā)現未發(fā)現的模式
● 有助于企業(yè)獲取可靠的信息
● 與其他數據應用程序相比，它在效率和成本方面都是更好的選擇
數據挖掘的最大挑戰(zhàn)
● 在使用數據挖掘時出現了許多問題。將數據轉換為一條有企業(yè)的信息不是一項簡單的任務。數據類型、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。
● 大多數數據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。
● 在一個地方查找數據并不總是可能的。允許分布式數據挖掘的工具經常受到追捧，因為很難將來自不同來源的所有數據組合到一個存儲庫中。
● 能夠處理大量數據的功能強大的軟件、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、詳細和非結構化數據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：
● 缺乏高質量的數據是機器學習從業(yè)者面臨的主要問題之一。噪聲和不干凈的數據可能導致有缺陷的算法，從而給出不正確的結果。
● 提供準確結果的數據訓練是機器學習過程中最重要的一步。在訓練數據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果方面非常有效。過度的需求、數據過載和低效的應用程序都增加了獲得可靠結果所需的時間。
● 隨著數據集規(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。
結論
希望從其微小到龐大的數據集中，獲得洞察力的公司應考慮利用數據挖掘。企業(yè)可以借助數據挖掘做出更好的業(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)的歷史數據可能是不夠的。
除了識別數據中的模式，機器學習使計算機能夠組織和分析大量的數據。數據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，而不是收集大量數據和追溯查明趨勢和模式。
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