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照片由???Pixabay?提供于?Pexels?

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自從“大數(shù)據(jù)”一詞走紅以來，與數(shù)據(jù)相關(guān)的一切都如雨后春筍般涌現(xiàn)。?Web抓取，??Web采集，??Web挖掘，??數(shù)據(jù)分析，??數(shù)據(jù)挖掘?等。有些詞在某些時候可以互換，這使得理解起來更加困難。在競爭激烈的營銷行業(yè)，深刻全面理解這些術(shù)語將有益于業(yè)務(wù)提升。

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什么是數(shù)據(jù)采集？

數(shù)據(jù)采集意味著從在線資源中獲取數(shù)據(jù)和信息。它通常可以與Web抓取，Web爬取和數(shù)據(jù)提取互換。采集是一個農(nóng)業(yè)術(shù)語：從田地中采集成熟的農(nóng)作物，具有采集和搬遷行為。數(shù)據(jù)采集是從目標網(wǎng)站提取有價值的數(shù)據(jù)，并將其以結(jié)構(gòu)化格式放入數(shù)據(jù)庫的過程。?

要進行數(shù)據(jù)采集，需要有一個自動搜尋器來解析目標網(wǎng)站，捕獲有價值的信息，提取數(shù)據(jù)并最終導(dǎo)出為結(jié)構(gòu)化格式以進行進一步分析。因此，數(shù)據(jù)采集不涉及算法，機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計。相反，它依靠諸如Python，R，Java之類的計算機程序來起作用。

有許多數(shù)據(jù)提取工具和服務(wù)提供商提供數(shù)據(jù)采集工具和服務(wù)。Octoparse是一款好用的Web抓取工具。無論您是初學(xué)者還是經(jīng)驗豐富的程序員，Octoparse都是采集網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的最佳選擇。?

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什么是數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘通常被誤解為獲取數(shù)據(jù)的過程。盡管兩者都涉及提取和獲取的行為，但采集集數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)之間還是存在實質(zhì)性差異。數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，作出正確的決策。

著名的Cambridge Analytica丑聞，他們收集了超過6,000萬個Facebook用戶信息并分析，圈出了“不確定投票意向的人”。然后，Cambridge Analytica采用“?心理定向?”策略，用煽動性信息重點轟炸這些人，以改變他們的選票。它是數(shù)據(jù)挖掘的典型但有害的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)他們是誰，他們做什么，從而輔助做出正確決策，實現(xiàn)目標。

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?照片由??Pixabay?提供于?Pexels

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數(shù)據(jù)挖掘有以下幾個關(guān)鍵點。

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1、分類。

從數(shù)據(jù)集中提取描述數(shù)據(jù)類的一個函數(shù)或模型（也常稱為分類器），并把數(shù)據(jù)集中的每個對象歸結(jié)到某個已知的對象類中，進而預(yù)測未來數(shù)據(jù)的歸類。

分類目前在商業(yè)中應(yīng)用十分廣泛，例如銀行的信用卡信用評分模型。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以建立信用卡申請者的信用評分模型，有效評估信用卡申請人信用，降低壞賬風(fēng)險，保證信用卡業(yè)務(wù)利潤。數(shù)據(jù)挖掘是怎么做的呢？搜集大量的客戶背景、行為和信用的數(shù)據(jù)，計算年齡、收入、職業(yè)、教育水平等不同屬性對信用的影響權(quán)重，從而建立科學(xué)的、評估客戶信用的數(shù)學(xué)模型。基于這樣的模型，銀行可以有效甄別“好客戶”和“壞客戶”。也就是說，從你遞交信用卡申請的那一刻起，銀行就能做出決策：是否發(fā)卡，發(fā)多少額度等。

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2、聚類

與分類技術(shù)不同。在機器學(xué)習(xí)中，聚類是一種無指導(dǎo)學(xué)習(xí)。也就是說，聚類是在預(yù)先不知道欲劃分類的情況下，根據(jù)信息相似度原則進行信息聚類的一種方法。

例如，亞馬遜根據(jù)每個商品的描述，標簽，功能將相似的產(chǎn)品分組在一起，以使客戶更容易識別。

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3、回歸

回歸用于對數(shù)值型的、連續(xù)變量進行預(yù)測和建模。

例如，預(yù)測明天的氣溫是多少度，這是一個回歸任務(wù)；預(yù)測明天是陰、晴還是雨，就是一個分類任務(wù)。回歸在商業(yè)中的應(yīng)用主包括房價預(yù)測、股票走勢或測試成績等。

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4、異常檢測

檢測異常行為的過程，也稱為異常值。常見的原因是：數(shù)據(jù)來源于不同的類、自然變異、數(shù)據(jù)測量或收集誤差等。

銀行采用這種方法來檢測不屬于您正常交易活動的異常交易。?

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5、聯(lián)想學(xué)習(xí)

聯(lián)想學(xué)習(xí)回答了“一個功能的價值與另一個功能的價值如何相關(guān)”的問題。

例如，在雜貨店中，購買蘇打水的人更有可能一起購買品客薯片。?市場籃子分析是關(guān)聯(lián)規(guī)則的流行應(yīng)用。它可以幫助零售商確定消費產(chǎn)品的關(guān)系。?

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可以說，數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)的核心。數(shù)據(jù)挖掘的過程也被認為是“從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識（KDD）”。它闡明了數(shù)據(jù)科學(xué)的概念，有助于研究和知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘可以高度自動化地分析互聯(lián)網(wǎng)上的各類數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，作出正確的決策。

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資源：

https://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_classification_prediction

https://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_cluster_analysis

https://towardsdatascience.com/a-gentle-introduction-on-market-basket-analysis-association-rules-fa4b986a40ce

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据采集与数据挖掘是什么？有什么区别？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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