如今，获取数据比以往任何时候都更容易，但从数据中生成见解和信息正变得更具挑战性。企业经常发现自己处于一种情况，他们拥有的数据远远超过他们所知道的数据，这可能会适得其反，导致无所作为。
数据挖掘和机器学习是企业将这些庞大的数据库转化为有用信息的两种主要方法。
识别数据模式并从数据中得出结论的计算机科学技术包括数据挖掘和机器学习。数据挖掘是从海量数据中获取有用信息的过程。数据科学家能够通过手动过程发现数据中的新模式。
相反，机器学习是一种计算机辅助的方法，它可以分析巨大的数据集，并使我们能够使用这些数据集构建算法。人工智能的机器学习领域帮助计算机识别模式并做出预测。
数据挖掘和机器学习都是有助于模式检测的分析技术，但它们在许多重要方面有所不同。与我们一起阅读，了解更多关于数据挖掘与机器学习之间的关键区别。
什么是数据挖掘？
通过数据挖掘，通常称为数据库中的知识发现，分析大量数据和数据集以提取有意义的见解，帮助企业解决问题、预测趋势、降低风险和发现新机会。数据挖掘者在堆积如山的内容中进行筛选，寻找有价值的材料和组件，就像矿工在实际挖掘中所做的那样。
建立业务目标是数据挖掘过程中的第一步。然后，从各种来源收集信息并添加到数据仓库，数据仓库充当分析信息的存储库。这样做是为了清理数据，包括填空和删除重复的数据。使用复杂的方法和数学模型来查找有用的数据模式。
数据挖掘Vs机器学习：优势和挑战
数据挖掘是一种简单的信息收集方法，其中所有相关数据都经过识别过程。
以银行为例，银行利用数据挖掘方法更好地了解市场风险。数据挖掘通常用于信用评级和高级反欺诈系统，以分析交易、信用卡交易、购买习惯和客户财务数据。为了最大限度地提高营销投资的回报，评估销售渠道的有效性，并履行监管合规义务，银行还可以利用数据挖掘来了解更多在线客户的口味和行为。
机器学习提供的不同方法可以产生丰富的数据片段，可以应用于非结构化和结构化数据。
机器学习算法有三种类型：
● 监督学习利用使用标记数据集开发的机器学习算法。
● 无监督学习利用使用未标记数据集开发的机器学习算法。
● 强化学习有一种迭代改进并适应新情况的算法。
数据挖掘的主要特征
数据挖掘是一种简单的信息收集方法，其中所有相关数据都经过一个识别过程。以下是数据挖掘的一些基本特征：
自动化：模型通过使用算法对数据收集进行操作来进行数据挖掘。可以挖掘数据、挖掘模型所基于的数据。
统计：统计学和数据挖掘有许多共同之处。实际上，统计框架可以容纳大多数数据挖掘技术。
分组：在数据中，数据挖掘识别有机组。例如，一个模型可以精确定位收入在一定范围内的人口群体。
数据仓库：数据仓库可以帮助正确地清理和准备数据，这对数据挖掘至关重要。相反，如果数据仓库缺乏解决问题所需的信息，那么它是无用的。
机器学习的主要特征
机器学习的优势可以通过观察它的各个方面来理解。几个例子反映了在当今数据丰富的环境下机器学习的特点。下面是机器学习的一些基本特征：
数据可视化：机器学习提供的不同方法可以产生丰富的数据片段，可以应用于非结构化和结构化数据。通过在机器学习中使用用户友好的自动数据可视化工具，企业可以获得许多独特的见解，以提高其运营效率。
客户体验：机器学习对于帮助企业或组织开展更有成效的消费者互动对话至关重要。这些ML方法着眼于吸引特定受众的单词、短语、句子和写作模式。
深刻的分析：人们可以通过机器学习快速有效地处理大量数据。通过为实时数据分析开发快速、有效的算法和数据驱动模型，机器学习可以产生准确的分析和结果。
商业智能：通过数据分析和机器学习技术，可以生成卓越的商业智能工具。这些技术帮助了许多企业的战略努力。
什么是机器学习？
通过使计算机能够学习和创建自己的程序，机器学习旨在使计算机在决策和行为上更像人类。这样做几乎不需要人的参与。机器学习方法是自动化的，并基于机器在过程中获得的经验进行改进。高高质量的数据被发送到计算机，ML模型使用各种方法来训练计算机处理这些数据。根据数据类型和自动操作，使用特定的算法。
如何利用机器学习进行时间序列预测？
企业可能会使用机器学习来自动化重复的任务。此外，它还有助于自动化和加速数据分析模型的创建。机器学习在不同的领域有很多应用，比如图片识别、社交媒体分析、情感识别等。
考虑以下情况，客户需要及时回答他们的问题。企业利用基于机器学习的聊天机器人提供快速解决方案。最常见的问题和他们的回答被添加到聊天机器人编程中。聊天机器人编程中添加了最常见的问题及其答案。每当消费者提出问题时，聊天机器人就会在数据库中查找关键词并提供正确的答案。这有助于公司向客户提供及时的客户服务。
数据挖掘和机器学习之间最大的区别
数据挖掘vs机器学习：数据集
与机器学习相比，数据挖掘可能会产生数据更少的结果。机器学习算法需要以标准格式交付数据，这一事实限制了可用的各种方法。来自许多来源的数据应该从其原始格式转换为计算机可以理解的通用格式，以利用机器学习来评估数据。此外，精确的结果需要大量的数据。
数据挖掘vs机器学习：范围
数据挖掘发现连接不同数据收集特性的模式和可视化技术。数据挖掘旨在识别数据集中两个或多个属性之间的关系，并使用这些知识来预测事件发生或采取行动。相比之下，机器学习用于预测结果，如价格预测或时间长度的近似值。当它获得经验时，模型会自动更新。它提供了及时的反馈。
数据挖掘vs机器学习：操作
现在有几种有用的数据挖掘应用可供企业使用。例如，零售商利用数据挖掘来确定消费者趋势，而移动企业则利用数据挖掘来预测客户流失率。
像自动驾驶汽车和互联网流媒体等依赖人工智能的行业在大多数项目中都使用机器学习。例如，Netflix利用机器学习来确定你接下来应该看什么。
数据挖掘Vs机器学习：优势和挑战
数据挖掘方法使用数据库、数据挖掘引擎和模式分析来进行知识发现
数据挖掘vs机器学习：准确性
用于收集数据的方法会影响数据挖掘的准确性。然后，数据挖掘的机器学习结果被用于提高性能。数据挖掘可能会错过重要的关系，因为它需要人工参与。然而，由于机器学习是一个自动化的过程，它比数据挖掘提供更准确的结果。
数据挖掘vs机器学习：方法
数据挖掘将在特定时间以批处理格式生成结果，而不是持续分析数据。相比之下，机器学习使用数据挖掘技术更新其算法并适应新的输入。因此，数据挖掘是机器学习的输入来源。机器学习算法将自动不断地提高系统性能，并识别潜在的故障点。无需重新编程或人工参与，计算机将适应新的数据或模式。
数据挖掘vs机器学习：集成
通过数据挖掘，可以构建数据挖掘的跨行业标准流程模型。数据挖掘方法使用数据库、数据挖掘引擎和模式分析来进行知识发现。另一方面，使用人工智能、神经网络、神经模糊系统、决策树和其他使用人工智能的系统来实现机器学习。机器学习通过自动算法和神经网络预测结果。
数据挖掘最重要的好处
获得尽可能多的优势至关重要，因为我们生活和工作在一个以数据为中心的文化中。在这个复杂的信息时代，数据挖掘为我们提供了解决问题和担忧的工具。数据挖掘的优势包括：
● 帮助企业做出明智的决定
● 有助于检测欺诈和信贷问题
使数据科学家能够快速分析大量数据。数据科学家可以使用这些数据来识别欺诈行为，创建风险模型，并增强产品安全性。
● 使数据科学家能够快速地对趋势和行为进行自主预测，并发现未发现的模式
● 有助于企业获取可靠的信息
● 与其他数据应用程序相比，它在效率和成本方面都是更好的选择
数据挖掘的最大挑战
● 在使用数据挖掘时出现了许多问题。将数据转换为一条有企业的信息不是一项简单的任务。数据类型、用户交互、定价和其他因素可能是用户可能遇到的主要困难。
● 大多数数据库的值可能是有噪声的、未完成的和不正确的。因此，它将提供一个人口的假象。
● 在一个地方查找数据并不总是可能的。允许分布式数据挖掘的工具经常受到追捧，因为很难将来自不同来源的所有数据组合到一个存储库中。
● 能够处理大量数据的功能强大的软件、服务器和存储系统的购买和操作成本可能相当高。以有组织的方式处理大型、详细和非结构化数据可能需要很长时间和金钱。
机器学习中最大的挑战
在从零开始构建模型的过程中，机器学习专家面临着许多挑战。以下列举了其中的一些困难：
● 缺乏高质量的数据是机器学习从业者面临的主要问题之一。噪声和不干净的数据可能导致有缺陷的算法，从而给出不正确的结果。
● 提供准确结果的数据训练是机器学习过程中最重要的一步。在训练数据不足的情况下做出的预测将是不正确的或过度偏颇的。
● 机器学习模型在提供准确结果方面非常有效。过度的需求、数据过载和低效的应用程序都增加了获得可靠结果所需的时间。
● 随着数据集规模的增长，所创建的机器学习模型可能会过时。目前最可行的模式在未来可能被证明是不正确的，需要进一步重新安排。因此，需要对算法进行持续的监视和维护。
结论
希望从其微小到庞大的数据集中，获得洞察力的公司应考虑利用数据挖掘。企业可以借助数据挖掘做出更好的业务决策，这有助于他们识别和理解模式。然而，仅查看某些企业的历史数据可能是不够的。
除了识别数据中的模式，机器学习使计算机能够组织和分析大量的数据。数据科学家可以训练算法，通过使用机器学习自动提取见解。这种方法可能有助于企业不断地提取关键信息，而不是收集大量数据和追溯查明趋势和模式。
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