¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis de datos?

1. Minería de datos

La minería de datos se refiere a extraer información desconocida y valiosa de una gran cantidad de datos a través de métodos como estadísticas, inteligencia artificial y procesos de conocimiento y aprendizaje automático. La minería de datos se centra principalmente en resolver cuatro tipos de problemas: clasificación, agrupación, asociación y predicción, que son cuantitativos y cualitativos. El objetivo de la minería de datos es encontrar patrones y leyes desconocidos. Genere modelos o reglas y obtenga puntuaciones o etiquetas del modelo en consecuencia. Las puntuaciones del modelo incluyen valor de probabilidad de abandono, puntuación suma, similitud, valor de predicción, etc. Las etiquetas incluyen usuarios de valor alto, medio y bajo, abandono y no abandono, bueno, medio y bajo. mal crédito, etc. Para la minería se utilizan principalmente árboles de decisión, redes neuronales, reglas de asociación, análisis de conglomerados y otras estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otros métodos. En conjunto, la esencia del análisis de datos (sentido estricto) y la minería de datos es la misma: ambos consisten en descubrir conocimiento empresarial (información valiosa) a partir de los datos, ayudando así a las operaciones comerciales, mejorando los productos y ayudando a las empresas a tomar mejores decisiones. por lo tanto, el análisis de datos (sentido estricto) y la extracción de datos constituyen un análisis de datos amplio. Estos contenidos y análisis de datos son todos diferentes.

2. Análisis de datos

De hecho, podemos decir que el análisis de datos es un medio para operar datos o un algoritmo. El objetivo es organizar, filtrar y procesar datos en función de restricciones a priori para obtener información. La minería de datos es el análisis de valor de la información obtenida a través de métodos de análisis de datos. El análisis y la minería de datos son incluso recursivos. Es decir, el resultado del análisis de datos es información. Esta información se utiliza como datos y se extrae mediante datos. La minería de datos utiliza métodos de análisis de datos una y otra vez. Se puede ver que la diferencia entre análisis de datos y minería de datos sigue siendo muy obvia.

La diferencia específica entre los dos es:

(De hecho, el alcance del análisis de datos es amplio, incluida la minería de datos. La diferencia aquí se refiere principalmente al análisis estadístico)

Cantidad de datos: la cantidad de datos para el análisis de datos puede no ser grande, pero la cantidad de datos para la minería de datos es enorme.

Restricciones: el análisis de datos comienza a partir de una hipótesis y usted mismo debe crear una ecuación o modelo que se ajuste a la hipótesis. Sin embargo, la minería de datos no requiere suposiciones y puede establecer ecuaciones automáticamente.

Objeto: El análisis de datos suele estar dirigido a datos digitales, mientras que la minería de datos puede utilizar diferentes tipos de datos, como sonido, texto, etc.

Sobre los resultados: El análisis de datos explica los resultados y presenta información efectiva. Los resultados de la minería de datos no son fáciles de interpretar. Evalúa el valor de la información, se centra en predecir el futuro y toma decisiones. haciendo sugerencias.

El análisis de datos es una herramienta que convierte los datos en información, y la minería de datos es una herramienta que convierte la información en cognición. Si queremos extraer ciertos patrones (es decir, cognición) de los datos, a menudo se requiere el análisis de datos. Se utiliza junto con la minería de datos.

Dame un ejemplo: vas al mercado húmedo a comprar verduras con 50 yuanes en el bolsillo. Para la deslumbrante variedad de pollo, pato, pescado, cerdo y diversas verduras, quieres mezclar carne y. Pregunta los precios uno por uno y continúa realizando análisis estadísticos. ¿Cuánta carne, cuántas verduras puede comprar cada uno y cuánto tiempo puede durar? Se extrae un conjunto de información en la mente. Cuando se trata de tomar una decisión, es necesario evaluar el valor de esta información y realizar un análisis de valor de esta información en función de sus preferencias, valor nutricional, combinaciones científicas, planes de horarios de comidas, la combinación más rentable, etc. El plan de compra es la minería de datos.

La combinación de análisis de datos y minería de datos finalmente se puede implementar para maximizar la utilidad de los datos.