数据挖掘和数据分析有什么区别

数据挖掘是一个广泛使用的术语，但不应与数据分析。两者都相关，因为两者都涉及数据，但是它们是完全分开的，并且使用不同。

让我们尝试单独理解它们。

数据挖掘

这是分析步骤“数据库中的知识发现”也称为KDD。它只是意味着从可用数据中收集模式/知识。

数据挖掘涉及一系列步骤，以达到结论的最后一步。它始于数据采集，准备，预处理，探索，建模和预测。数据挖掘还需要商业理解以及对统计建模的理解。

数据挖掘在各种领域中具有巨大的应用，例如欺诈检测，情感分析，垃圾邮件过滤，生物信息学和更多此类领域。它用于构建机器学习算法来为各种现实生活需求提供动力，例如推荐系统，预测和客户细分。

有四种不同的数据挖掘技术：

• 回归

回归是指在连续分布中预测可能的值。物流回归是最著名的回归算法，它使用Sigmoid函数来预测0和1之间的值。

• 聚类

这是一种无监督的机器学习技术。它根据特征的相似性形成簇。它对于市场细分和垃圾邮件过滤很有用。

• 分类

这是一种识别属于特定类别的对象或元素的监督方法。您可以看到分类为分类数字，衣服和道路信号（交通管理）的示例。

• 协会

协会是一种描述性增强成果的描述性方法。它在给定的约束下建立关系。它创建了对彼此实体的依赖性，因此可以用于业务收入。

一些开源数据挖掘工具是：

• Rapidminer
• 橙子
• weka
• 刀
• Apache Mahout
• 拨浪鼓
• DataMelt

数据分析

数据分析，也称为数据考古学，是对数据集中数据值的分析和评估，以保持一致性，独特性和逻辑。

数据分析的目的是确定数据分析初始阶段中的不正确值，缺失值和异常。

这是必不可少的，因为它有助于从数据本身中汲取含义。元数据（有关数据的数据）讲述了数据的不同实体之间的并发和关系。它有助于识别数据中的缺陷。

有三种类型的数据分析技术，即：

• 结构发现

应保持数据库的结构身份。例如，名称列不能具有数字，电话号码列应具有固定数量的数字。它有助于保持数据的一致性和准确性。

• 内容发现

这是结构发现的细节。现在，您密切寻找单个元素以获取模棱两可，空和冗余数据。

• 关系发现

它建立了不同实体之间的关系。您可以通过以后找到列之间的相关性来提供帮助。它确定关键关系并缩小数据重叠。

一些开源和商业数据分析工具是：

• QUADIENT-DATACLEANER
• 聚合物
• Talend Open Studio
• Oracle Enterprise数据质量
• SAS DataFlux

希望它能有所帮助。