大数据 vs 数据挖掘 – 真正的区别是什么？

您是否渴望学习大数据 vs 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。它们都使用大型数据集来从混乱的数据中提取有意义的见解。世界是由大数据驱动的，迫使组织寻找能够处理大量数据的数据分析专家。到 2029 年，大数据分析的全球市场将以 超过 655 亿美元的估计价值 呈指数增长。彼得 · 诺维格（Peter Norvig）表示，“更多的数据可以击败聪明的算法，但更好的数据可以击败更多的数据。”在本文中，我们将探讨大数据 vs 数据挖掘、其类型以及为什么它们对企业至关重要。

什么是大数据？

它指的是一个大型的数据集，可以是结构化、半结构化和非结构化的，并且随着时间的推移而指数增长。由于其庞大的规模，传统的管理系统或工具无法高效地处理它。纽约证券交易所每天生成 1 太字节的数据。另外，Facebook 每天生成 5 个宠字节的数据。大数据可以用以下特征来描述。

• 体积

体积指的是数据的大小或数据的数量。

• 多样性

多样性指的是不同类型的数据，如视频、图像、Web 服务器日志等。

• 速度

速度显示数据增长的速度，数据以快速的速度指数增长。

• 可靠性

可靠性意味着数据的不确定性，例如社交媒体是否值得信赖。

• 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见解和价值是组织的最终目标。

为什么大数据重要？

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，并采取其他必要的行动来提高收入和利润。让我们看一下一些常见的应用。

• 医学研究人员使用它来识别疾病的迹象和风险因素，并帮助医生诊断患者的疾病。
• 政府使用它来预防犯罪、欺诈、紧急响应和智能城市计划。
• 交通和制造公司优化交货路线并有效地管理供应链。

什么是数据挖掘？

这个过程涉及分析数据并将其总结为有意义的信息。公司使用这些信息来增加利润和降低运营费用。

数据挖掘的需求

数据挖掘对于情感分析、信用风险管理、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、教育、制造、医疗保健和社交媒体。

数据挖掘的类型

主要有两种类型。

• 预测性数据挖掘

预测性数据挖掘使用统计和数据预测技术。它基于高级分析，利用历史数据、统计建模和机器学习来预测未来结果。企业使用预测分析来识别数据中的模式和机会。

• 描述性数据挖掘

描述性数据挖掘总结数据以找到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

下面讨论了一些技术。

• 关联

在关联中，我们识别事件之间的模式。关联规则用于找出项目之间的相关性和共现关系。 市场篮子分析 是数据挖掘中关联规则的著名技术。零售商使用它来通过了解客户的购买模式来促进销售。

• 聚类

聚类分析意味着找出彼此相似但与其他组的对象不同的对象组。

区别 – 大数据 vs 数据挖掘

大数据 vs 数据挖掘的未来

对于公司来说，处理 大数据 的能力将在未来几年变得更加具有挑战性。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很惊人，存在于“智能数据发现”的概念中，即自动确定大型数据集中的模式和趋势。 您是否想学习数据科学和 AI？请查看更多关于 unite.ai 的博客，并培养您的技能。