這些天有很多涉及數(shù)據(jù)的術(shù)語(yǔ)。數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集??。數(shù)據(jù)科學(xué)。數(shù)據(jù)抓取。數(shù)據(jù)提取。而這只是表面問(wèn)題。對(duì)于那些不熟悉過(guò)去十年左右數(shù)據(jù)的重大變化的人來(lái)說(shuō)，它可能會(huì)變得一團(tuán)糟?？梢院敛豢鋸埖卣f(shuō)，數(shù)據(jù)爆炸已經(jīng)改變了世界，因?yàn)榭晒┦占头治龅男畔⒈纫酝魏螘r(shí)候都多。如果人們希望有效地為各自的組織使用數(shù)據(jù)，那么理解這些術(shù)語(yǔ)就變得至關(guān)重要。

與其單獨(dú)查看每個(gè)術(shù)語(yǔ)，不如關(guān)注其中兩個(gè)并進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋容^。我們將研究數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)。它們?cè)谡務(wù)摂?shù)據(jù)時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)，有時(shí)甚至可以互換使用。對(duì)每個(gè)術(shù)語(yǔ)的徹底檢查表明，這兩者雖然相似，但有足夠的不同，不應(yīng)將它們相互混淆。讓我們進(jìn)一步探討數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)收集的區(qū)別。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？

我們將從數(shù)據(jù)挖掘開始。那么什么是數(shù)據(jù)挖掘呢？數(shù)據(jù)挖掘基本上是分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)系和趨勢(shì)的過(guò)程，否則這些模式、關(guān)系和趨勢(shì)可能會(huì)被更傳統(tǒng)的分析方法遺漏。它用于發(fā)現(xiàn) Web 數(shù)據(jù)中的共享相似性或分組，有助于獲得業(yè)務(wù)決策的洞察力。

這個(gè)過(guò)程有時(shí)被稱為數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn) (KDD)，盡管該術(shù)語(yǔ)不像以前那樣經(jīng)常使用。數(shù)據(jù)挖掘在很大程度上利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。它對(duì)于在事件發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測(cè)很有用，但是，就像任何分析技術(shù)一樣，結(jié)果永遠(yuǎn)不會(huì) 100% 確定。數(shù)據(jù)挖掘僅僅增加了分析的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)挖掘有幾個(gè)眾所周知的屬性。首先是它的自動(dòng)特性，因?yàn)樗鼤?huì)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)集中的模式。一旦算法被編程，這個(gè)過(guò)程就會(huì)在沒(méi)有太多人為干預(yù)的情況下繼續(xù)進(jìn)行。當(dāng)然，必須建立模型，這是數(shù)據(jù)專家將大量時(shí)間和注意力集中在其中的地方。許多數(shù)據(jù)挖掘模型是針對(duì)特定數(shù)據(jù)集構(gòu)建的。因此，零售公司可能會(huì)專門為銷售數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。但是，其他數(shù)據(jù)模型可用于新數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘的另一個(gè)關(guān)鍵特性是將數(shù)據(jù)塊組合在一起的能力。這些群體之間應(yīng)該有一種自然的關(guān)系。在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，分解數(shù)據(jù)并創(chuàng)建這些組是有幫助的，這樣可以進(jìn)行更有效的分析。

第三個(gè)屬性是做出預(yù)測(cè)，每個(gè)預(yù)測(cè)都有概率。這些概率通常被稱為置信度，因此它們基本上衡量了預(yù)測(cè)在未來(lái)實(shí)現(xiàn)的可信度。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘還可以說(shuō)明結(jié)果發(fā)生的條件。例如，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程將使用機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)客戶數(shù)據(jù)庫(kù)查看過(guò)去的交易，以支持有關(guān)未來(lái)可能交易量的理論。

最后一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩允翘峁┛梢圆扇⌒袆?dòng)的信息。瀏覽大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)新的模式和見解，這根本不是人類一直都能做到的事情。數(shù)據(jù)挖掘可以做到這一點(diǎn)，但它也必須給出可以導(dǎo)致行動(dòng)的結(jié)果。如果數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程只得出沒(méi)有什么意義的結(jié)論，那么它就沒(méi)有多大用處。

數(shù)據(jù)挖掘有助于在一組數(shù)據(jù)中找出模式并建立關(guān)系。它還可用于根據(jù)您收到的數(shù)據(jù)確認(rèn)和限定您自己的觀察結(jié)果。盡管這很有用，但數(shù)據(jù)挖掘不能做所有事情。它無(wú)法確定數(shù)據(jù)的價(jià)值，也無(wú)法真正理解數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘只是做它被編程做的事情。了解這些限制可以幫助組織有效地使用數(shù)據(jù)挖掘。

整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程應(yīng)遵循具有以下步驟的特定路徑： 首先確定需要在您的業(yè)務(wù)中解決的問(wèn)題或問(wèn)題。這有助于設(shè)定期望和目標(biāo)。您應(yīng)該研究以了解當(dāng)前的業(yè)務(wù)目標(biāo)以評(píng)估業(yè)務(wù)需求。在進(jìn)行這些觀察后，創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)以實(shí)現(xiàn)您的業(yè)務(wù)目標(biāo)。一個(gè)好的數(shù)據(jù)挖掘計(jì)劃對(duì)于實(shí)現(xiàn)您的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)至關(guān)重要。您的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程必須是可靠的，并且可以被那些在他們的背景中可能對(duì)數(shù)據(jù)挖掘知之甚少或根本不了解的人重復(fù)使用。

一旦您了解了業(yè)務(wù)需求并根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)制定了計(jì)劃，您就可以進(jìn)入數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，在此收集數(shù)據(jù)并為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備。下一步是模型構(gòu)建和評(píng)估階段，在此階段構(gòu)建和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型，以確定哪個(gè)模型最適合數(shù)據(jù)集。最后是知識(shí)部署，其中數(shù)據(jù)挖掘?qū)е掳l(fā)現(xiàn)可用于進(jìn)一步結(jié)果的隱藏見解和信息。部署階段可以像創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的新見解報(bào)告一樣簡(jiǎn)單，以便根據(jù)這些見解做出業(yè)務(wù)決策。

什么是數(shù)據(jù)收集？

數(shù)據(jù)收集一詞的廣泛使用相對(duì)較新，至少與數(shù)據(jù)挖掘相比是這樣。數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)挖掘類似，但主要區(qū)別之一是數(shù)據(jù)收集使用的過(guò)程是提取和分析從在線來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。

術(shù)語(yǔ)數(shù)據(jù)收集實(shí)際上有其他不同的術(shù)語(yǔ)。它們包括網(wǎng)絡(luò)挖掘、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、網(wǎng)絡(luò)抓取、數(shù)據(jù)爬行和許多其他名稱。數(shù)據(jù)收集越來(lái)越受歡迎，部分原因是該術(shù)語(yǔ)具有很強(qiáng)的描述性。它源自收獲的農(nóng)業(yè)過(guò)程，其中商品是從可再生資源中收集的。在互聯(lián)網(wǎng)上找到的數(shù)據(jù)當(dāng)然可以作為可再生資源，因?yàn)槊刻於紩?huì)產(chǎn)生更多。

為了進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，需要以網(wǎng)站為目標(biāo)，然后從該網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)幾乎可以是收割機(jī)想要的任何東西。它可能是頁(yè)面上或頁(yè)面代碼中的簡(jiǎn)單文本。它可能是來(lái)自零售站點(diǎn)的目錄信息。它甚至可能是一系列圖像和視頻?；蛘咚赡芡瑫r(shí)是所有這些項(xiàng)目。

數(shù)據(jù)收集沒(méi)有單一的方法可以遵循。一些方法涉及通過(guò)使用自動(dòng)化機(jī)器人來(lái)收集數(shù)據(jù)，但情況并非總是如此。使事情復(fù)雜化的事實(shí)是，一些網(wǎng)站會(huì)設(shè)置某些限制來(lái)對(duì)抗這個(gè)自動(dòng)化過(guò)程。這主要是通過(guò)應(yīng)用程序編程接口或 API 完成的。許多社交媒體網(wǎng)站，如 Twitter 和 Facebook，使用 API 來(lái)確保自動(dòng)化程序不會(huì)收集他們的數(shù)據(jù)，至少在未經(jīng)他們?cè)S可的情況下不會(huì)。

數(shù)據(jù)收集可能非常有益，尤其是在使用第三方服務(wù)時(shí)。從網(wǎng)站收集的數(shù)據(jù)可以為組織提供有用的信息和見解，從而為他們的業(yè)務(wù)實(shí)踐提供信息并幫助他們接觸潛在消費(fèi)者。由于網(wǎng)絡(luò)上有如此多的可用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集已成為一種流行且有時(shí)必不可少的工具，因此公司對(duì)市場(chǎng)、消費(fèi)者和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有更全面的了解。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集都可以與組織的整體數(shù)據(jù)分析策略齊頭并進(jìn)。公司可用的工具使數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更容易訪問(wèn)。在數(shù)據(jù)提取工具、數(shù)據(jù)整理工具等之間；是時(shí)候充分利用這些可用數(shù)據(jù)了。

一些組織可能會(huì)對(duì)那里的大量數(shù)據(jù)感到害怕，他們可能認(rèn)為自己沒(méi)有能力正確分析和使用它來(lái)解決問(wèn)題。幸運(yùn)的是，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集的進(jìn)步，收集數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)可以改善公司的關(guān)鍵見解和趨勢(shì)比以往任何時(shí)候都容易。當(dāng)您了解這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)的不同之處時(shí)，您將能夠以最佳效果使用它們。

聯(lián)系數(shù)據(jù)專家，了解 Hir Infotech 如何為您的組織節(jié)省通常用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集的時(shí)間，幫助您充分利用 Web 數(shù)據(jù)。

審核編輯：湯梓紅