数据挖掘和预测分析之间的区别
目录:
这 主要区别 数据挖掘和预测分析之间的区别在于 数据挖掘是使用算法和挖掘工具识别数据隐藏模式的过程，而预测分析是将业务知识应用于发现的模式以进行预测的过程。
数据挖掘是在大型数据集中发现模式的过程。它提取数据实体之间的新模式和关系。数据挖掘的输出是形成时间线变化分布的模式。另一方面，预测分析是将业务知识应用于数据集中发现的模式以预测趋势和行为的过程。这些模式是通过数据挖掘或使用其他一些技术发现的。业务分析师和领域专家对其进行分析和解释，以得出有意义的业务见解。
数据挖掘、预测分析
什么是数据挖掘
数据挖掘是指在大数据集中发现模式的过程。它涉及从数据集中提取信息并将信息转换为可理解的结构以供进一步使用。它被用于许多领域，如数学、控制论、市场营销等。
图 1：数据集
数据挖掘与数据集成、数据转换、模式评估和可视化等多项任务相关联。数据来自多个来源。所有数据都集成并存储在一个称为数据仓库的位置。其次，对数据进行预处理，使其适合进行数据挖掘。然后，使用聚类、回归等算法识别模式。最后，使用图形评估和可视化这些模式。
此外，还有一种数据挖掘称为网络挖掘。这是通过网络通过传统的数据挖掘方法和技术收集信息的过程。它有助于了解诸如网站有效性和客户行为之类的因素。总体而言，数据挖掘提供了发现数据中隐藏模式的能力，以便它们可用于进行预测和做出业务决策。
什么是预测分析
预测分析分析当前和历史事实，以预测未来或未知事件。它使用各种统计技术，例如数据挖掘、预测建模和机器学习。
图 2：预测分析过程
预测分析过程涉及以下活动。
- 定义项目——定义项目成果、范围、业务目标并确定要使用的数据集。
- 数据收集——从多个来源收集数据。
- 数据分析——检查、建模数据以发现有用信息的过程。
- 统计分析——验证假设、假设并使用统计模型对其进行测试。
- 建模——为决策创建准确的预测模型。
- 部署——为日常决策过程部署分析结果，以获得结果、报告和输出。
- 模型监控 – 管理和监控模型性能以确保模型提供预期结果。
预测分析用于许多领域。它帮助商业组织分析在历史和交易数据中发现的模式，以识别风险和机遇。例如，假设信用评分。分析和处理客户的信用历史、贷款申请和客户数据，以决定该客户是否会按时支付信用款项。此外，预测分析用于营销、金融、保险、零售、电信、医疗保健、社交网络等领域。
数据挖掘和预测分析之间的区别
定义
数据挖掘是使用机器学习、统计和数据库系统的方法在大数据集中发现模式的过程。预测分析是统计领域，处理从数据中提取信息并使用它们来预测趋势和行为模式。这解释了数据挖掘和预测分析之间的基本区别。
功能
数据挖掘对收集的数据应用回归和分类等算法来发现隐藏的模式。然而，预测分析将业务知识应用于发现的模式，以获得业务有效的预测。
用法
根据使用情况，数据挖掘和预测分析之间还有另一个区别。数据挖掘有助于更好地理解收集到的数据，而预测分析有助于对未来或未知事件进行预测。
涉及专业
尽管数据挖掘由统计学家和工程师执行，但预测分析由业务分析师和其他领域专家执行。
结论
数据挖掘和预测分析之间的区别在于，数据挖掘是使用算法和挖掘工具识别数据隐藏模式的过程，而预测分析是将业务知识应用于发现的模式以进行预测的过程。
参考：
1. “什么是数据挖掘？ – 来自 WhatIs.com 的定义。” SearchSQLServer，可用here.2。 “预测分析。”维基百科，维基媒体基金会，2018 年 8 月 26 日，可在此处获取。
