這些天有很多涉及數(shù)據(jù)的術語。數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)倉庫。大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集??。數(shù)據(jù)科學。數(shù)據(jù)抓取。數(shù)據(jù)提取。而這只是表面問題。對于那些不熟悉過去十年左右數(shù)據(jù)的重大變化的人來說，它可能會變得一團糟。可以毫不夸張地說，數(shù)據(jù)爆炸已經(jīng)改變了世界，因為可供收集和分析的信息比以往任何時候都多。如果人們希望有效地為各自的組織使用數(shù)據(jù)，那么理解這些術語就變得至關重要。

與其單獨查看每個術語，不如關注其中兩個并進行適當?shù)谋容^。我們將研究數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集這兩個術語。它們在談論數(shù)據(jù)時經(jīng)常出現(xiàn)，有時甚至可以互換使用。對每個術語的徹底檢查表明，這兩者雖然相似，但有足夠的不同，不應將它們相互混淆。讓我們進一步探討數(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、關系和趨勢的過程，否則這些模式、關系和趨勢可能會被更傳統(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)務決策的洞察力。

這個過程有時被稱為數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn) (KDD)，盡管該術語不像以前那樣經(jīng)常使用。數(shù)據(jù)挖掘在很大程度上利用復雜的數(shù)學算法來實現(xiàn)這些目標。它對于在事件發(fā)生之前進行預測很有用，但是，就像任何分析技術一樣，結果永遠不會 100% 確定。數(shù)據(jù)挖掘僅僅增加了分析的準確性。

數(shù)據(jù)挖掘有幾個眾所周知的屬性。首先是它的自動特性，因為它會發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)集中的模式。一旦算法被編程，這個過程就會在沒有太多人為干預的情況下繼續(xù)進行。當然，必須建立模型，這是數(shù)據(jù)專家將大量時間和注意力集中在其中的地方。許多數(shù)據(jù)挖掘模型是針對特定數(shù)據(jù)集構建的。因此，零售公司可能會專門為銷售數(shù)據(jù)構建數(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)挖掘的另一個關鍵特性是將數(shù)據(jù)塊組合在一起的能力。這些群體之間應該有一種自然的關系。在處理大型數(shù)據(jù)集時，分解數(shù)據(jù)并創(chuàng)建這些組是有幫助的，這樣可以進行更有效的分析。

第三個屬性是做出預測，每個預測都有概率。這些概率通常被稱為置信度，因此它們基本上衡量了預測在未來實現(xiàn)的可信度。預測數(shù)據(jù)挖掘還可以說明結果發(fā)生的條件。例如，預測數(shù)據(jù)挖掘過程將使用機器學習通過客戶數(shù)據(jù)庫查看過去的交易，以支持有關未來可能交易量的理論。

最后一個數(shù)據(jù)挖掘屬性是提供可以采取行動的信息。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，但它也必須給出可以導致行動的結果。如果數(shù)據(jù)挖掘過程只得出沒有什么意義的結論，那么它就沒有多大用處。

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系。它還可用于根據(jù)您收到的數(shù)據(jù)確認和限定您自己的觀察結果。盡管這很有用，但數(shù)據(jù)挖掘不能做所有事情。它無法確定數(shù)據(jù)的價值，也無法真正理解數(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。

整個數(shù)據(jù)挖掘過程應遵循具有以下步驟的特定路徑： 首先確定需要在您的業(yè)務中解決的問題或問題。這有助于設定期望和目標。您應該研究以了解當前的業(yè)務目標以評估業(yè)務需求。在進行這些觀察后，創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘目標以實現(xiàn)您的業(yè)務目標。一個好的數(shù)據(jù)挖掘計劃對于實現(xiàn)您的業(yè)務和數(shù)據(jù)挖掘目標至關重要。您的數(shù)據(jù)挖掘過程必須是可靠的，并且可以被那些在他們的背景中可能對數(shù)據(jù)挖掘知之甚少或根本不了解的人重復使用。

一旦您了解了業(yè)務需求并根據(jù)業(yè)務目標制定了計劃，您就可以進入數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)準備階段，在此收集數(shù)據(jù)并為進一步分析做準備。下一步是模型構建和評估階段，在此階段構建和測試數(shù)據(jù)挖掘模型，以確定哪個模型最適合數(shù)據(jù)集。最后是知識部署，其中數(shù)據(jù)挖掘導致發(fā)現(xiàn)可用于進一步結果的隱藏見解和信息。部署階段可以像創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)現(xiàn)的新見解報告一樣簡單，以便根據(jù)這些見解做出業(yè)務決策。

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)收集使用的過程是提取和分析從在線來源收集的數(shù)據(jù)。

術語數(shù)據(jù)收集實際上有其他不同的術語。它們包括網(wǎng)絡挖掘、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、網(wǎng)絡抓取、數(shù)據(jù)爬行和許多其他名稱。數(shù)據(jù)收集越來越受歡迎，部分原因是該術語具有很強的描述性。它源自收獲的農(nóng)業(yè)過程，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)當然可以作為可再生資源，因為每天都會產(chǎn)生更多。

為了進行數(shù)據(jù)收集，需要以網(wǎng)站為目標，然后從該網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)幾乎可以是收割機想要的任何東西。它可能是頁面上或頁面代碼中的簡單文本。它可能是來自零售站點的目錄信息。它甚至可能是一系列圖像和視頻。或者它可能同時是所有這些項目。

數(shù)據(jù)收集沒有單一的方法可以遵循。一些方法涉及通過使用自動化機器人來收集數(shù)據(jù)，但情況并非總是如此。使事情復雜化的事實是，一些網(wǎng)站會設置某些限制來對抗這個自動化過程。這主要是通過應用程序編程接口或 API 完成的。許多社交媒體網(wǎng)站，如 Twitter 和 Facebook，使用 API 來確保自動化程序不會收集他們的數(shù)據(jù)，至少在未經(jīng)他們許可的情況下不會。

數(shù)據(jù)收集可能非常有益，尤其是在使用第三方服務時。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)務實踐提供信息并幫助他們接觸潛在消費者。由于網(wǎng)絡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必不可少的工具，因此公司對市場、消費者和競爭對手有更全面的了解。

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。公司可用的工具使數(shù)據(jù)比以往任何時候都更容易訪問。在數(shù)據(jù)提取工具、數(shù)據(jù)整理工具等之間；是時候充分利用這些可用數(shù)據(jù)了。

一些組織可能會對那里的大量數(shù)據(jù)感到害怕，他們可能認為自己沒有能力正確分析和使用它來解決問題。幸運的是，通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)收集的進步，收集數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)可以改善公司的關鍵見解和趨勢比以往任何時候都容易。當您了解這兩個術語的不同之處時，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)收集的時間，幫助您充分利用 Web 數(shù)據(jù)。

審核編輯：湯梓紅