大数据与数据挖掘——真正的区别是什么？ 

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杂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， 估计价值超过655亿美元 通过2029。

Peter Norvig 表示：“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？

它是指大量的结构化、半结构化和非结构化数据，随着时间的推移呈指数级增长。 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 5 TB 的数据。 此外，Facebook 生成了 XNUMX PB 的数据。

大数据一词可以通过以下特征来描述。

• 音量

数据量是指数据的大小或数据量。

• 品种

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

速度显示数据大小增长的速度以及数据以快速指数级增长的速度。

• 准确性

真实性意味着数据的不确定性，就像社交媒体意味着数据是否可信一样。

• 值

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

为什么大数据很重要？

组织利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，并采取其他可以增加收入和利润的重要行动。

让我们看看一些常见的应用程序。

• 医学研究人员利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总结为有意义的信息。 公司利用这些信息来增加利润并减少运营费用。

数据挖掘的需求

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。它基于先进的分析，利用历史数据、统计模型和机器学习来预测未来的结果。企业使用预测分析来查找数据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查找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。

• 社区

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性。  购物篮分析 关联规则是数据挖掘中众所周知的技术。 零售商利用它通过了解客户的购买模式来促进销售。

• 聚类

聚类分析是指找出彼此相似但与其他组的对象不同的一组对象。

差异——大数据与数据挖掘

大数据与数据挖掘的未来

对于企业来说，处理能力 大数据 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正确利用它。

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。

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