IT博客:大数据分析与数据挖掘

原创 社长  2019-06-10 10:05:02  阅读 87 次 评论 0 条
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大数据分析和数据挖掘并不相同。它们都涉及使用大型数据集,处理数据的收集或??报告主要由企业使用的数据。但是,大数据分析和数据挖掘都用于两种不同的操作。让我们更深入地看看这两个术语。大数据分析这是分析较大数据集的过程,目的是发现有用的信息。此信息的示例包括市场趋势,客户偏好,隐藏模式和未知相关性。分析结果通常会带来新的收入机会,提高运营效率,更有效的营销和其他商业利益。公司通常依靠大数据分析来帮助他们制定战略业务决策。大数据分析使数据科学家,预测建模人员和分析领域的其他专业人员能够分析大量的交易数

IT博客:大数据分析与数据挖掘

大数据分析和数据挖掘并不相同。它们都涉及使用大型数据集,处理数据的收集或??报告主要由企业使用的数据。但是,大数据分析和数据挖掘都用于两种不同的操作。让我们更深入地看看这两个术语。

大数据分析

这是分析较大数据集的过程,目的是发现有用的信息。此信息的示例包括市场趋势,客户偏好,隐藏模式和未知相关性。分析结果通常会带来新的收入机会,提高运营效率,更有效的营销和其他商业利益。

公司通常依靠大数据分析来帮助他们制定战略业务决策。大数据分析使数据科学家,预测建模人员和分析领域的其他专业人员能够分析大量的交易数据。他们还可以使用大数据分析来分析传统业务计划可能未发现的数据。这包括:

社交媒体内容和社交网络活动报告,

连接到物联网的传感器的数据,

客户电子邮件和调查回复,

Web服务器日志和Internet点击流数据。

公司在实施大数据分析时面临的最大挑战包括招聘专家的高成本和缺乏内部分析。要处理的数据量及其变化也给管理层带来了巨大挑战。这主要包括数据质量及其一致性。

此外,集成Hadoop系统和数据仓库可能具有挑战性。但是,一些供应商已经开始在Hadoop和关系数据库之间提供软件连接器,并提供与大数据功能的其他数据集成。

数据挖掘

数据挖掘(也称为数据发现或知识发现)是分析来自不同视点的数据并将其汇总为有用信息的过程。企业使用此信息来增加收入并降低运营支出。数据挖掘中使用的软件程序是数据分析中使用的工具数量之一。

该软件使用户能够从不同角度分析数据,对其进行分类并汇总所识别的数据趋势。从技术上讲,数据挖掘涉及在相关数据库的大范围内发现模式或关系的过程。

实际的数据挖掘任务是对大型数据集的自动或半自动分析。这样做是为了帮助提取以前未知和不寻常的数据模式。这些包括检测记录中的异常,数据文件的聚类分析和顺序模式挖掘。空间索引等数据库技术通常用于这些过程。

在这些过程之后,模式可以被视为输入数据的摘要,并且可以用于进一步分析,如预测分析或机器学习。例如,可以通过数据挖掘步骤识别多组数据。

这些组可用于通过决策支持系统获得更准确的预测结果。数据收集,数据准备以及结果解释和报告不是数据挖掘步骤的一部分。但是,它们是额外的KDD流程。

数据挖掘参数包括:

关联 - 这是寻找事件连接的模式。

序列或路径分析 - 在这里,我们寻找一个事件,后来导致另一个事件。

分类 - 这是寻找新的模式。这可能会导致数据组织方式的变化。但是,这是正常的。

聚类 - 发现和记录未知的事实组。

预测 - 查找可导致合理的未来预测的数据模式。

数据挖掘技术常用于不同的研究领域,如营销,控制论,数学和遗传学。Web挖掘是另一种类型的数据挖掘,通常用于客户关系营销。它利用网站收集的大量数据来搜索用户行为模式.


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