数据挖掘与机器学习：技术、应用和协同作用

数据挖掘和机器学习是数据科学领域中相关的概念，用于提取有价值的见解。

如今，收集数据比以往任何时候都更容易简单，但获取准确的信息和见解可能会很棘手。

处理大量数据的大型企业在管理、组织和从中提取有意义的信息方面面临困难。

这就是公司可以利用两种技术-数据挖掘和机器学习的地方。

两者都可以发现收集数据中的模式，并使企业根据这些数据做出知情的、数据驱动的决策。

尽管两者都属于数据科学，并涉及分析方法，但这两个术语之间存在一些区别。

在本文中，我将讨论数据挖掘和机器学习是什么，它们的技术和应用，以及它们之间的区别。

让我们开始吧！

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从网络中收集和分析大量数据，并在其中发现模式的过程。通过通过这种手动方法检测数据中的关系和模式，数据科学家帮助公司解决其业务问题，预测趋势，并做出知情的决策。

数据挖掘还帮助公司降低风险并发现新的商业可能性。这个过程始于增长业务的目标。数据从多个来源收集并放置在数据仓库中，作为一个分析性的数据存储库。

借助数据挖掘，公司可以进行清理过程，在其中添加缺失信息并删除重复项。为了检测模式，数据挖掘利用数学模型和复杂的技术。它利用机器学习、数据库和统计等技术。

例子：银行或金融行业利用数据挖掘技术来检测市场风险。该过程经常在反欺诈系统和信用评级中使用，用于评估交易、购买趋势、客户财务数据、卡交易等。

营销公司使用数据挖掘来发现客户的习惯或偏好，以改进其营销活动的回报，管理监管职责，并检查不同销售渠道的成功。

什么是机器学习？

机器学习（ml）是一种使计算机像人类一样思考和行动的技术。它使计算机能够从先前的数据中学习并做出类似人类的决策。这减少了人类在公司运营中的干预，使他们摆脱手动、重复的任务，并增加了他们对更重要任务的关注。

机器学习方法根据机器在过程中的学习经验进行精细和自动化。计算机接收高质量的数据，并使用各种技术开发机器学习模型，以根据数据训练机器。

机器学习模型中使用的算法取决于数据类型和自动化行为。企业使用这种方法自动化多个业务流程并进行快速发展。

机器学习（machine learning）在各个行业中被用于多种目的，如社交媒体分析、图像识别、情感识别等。简单来说，机器学习通过为大规模数据集开发和设计复杂的算法或程序，为用户提供更好的结果和效率，并预测未来的趋势。这些程序可以从特定的数据集和经验中学习，以改善结果。

通过频繁的训练数据作为输入，算法本身可以提升机器学习模型的性能。

机器学习具有多种算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、knn算法、k均值算法、随机森林算法等。机器学习算法可以分为以下几类：

• 监督学习：监督学习利用已经在特定数据集上训练过的机器学习算法。
• 无监督学习：无监督学习利用已经在未标记数据集上训练过的机器学习算法。
• 强化学习：强化学习使用基于试错的算法来改进自身并从新事物中学习。

数据挖掘 vs. 机器学习：特点

数据挖掘的特点

• 可操作的信息：数据挖掘从海量数据中收集有意义的信息。
• 自动发现：用于数据提取的模型使用算法收集大量数据并提取所需信息。
• 分组：数据挖掘可以从数据中提取出分组。例如，模型可以识别具有固定收入范围的员工群体。
• 数据仓库：所有数据都保存在安全的数据仓库中，以便在需要时能够迅速解决任何问题。数据仓库还用于正确清洗和准备数据。

机器学习的特点

• 自动数据可视化：机器学习提供多种方法，可以生成丰富的信息，进而用于结构化和非结构化数据。企业使用准确、相关的见解来提高其开发和运营的效率，通过提供用户友好的数据可视化工具。
• 更好的分析：机器学习帮助数据分析师高效快速地处理和分析大量数据。借助高效的算法和数据驱动的模型，它可以产生更好的结果。
• 改进客户参与度：机器学习帮助检测特定短语、词语、材料风格、句子等，以吸引目标受众。您还可以了解他们的情绪、偏好和行为，从而帮助您改进产品。这反过来有助于提高客户参与度。
• 增强业务智能：当将机器学习功能与分析相结合时，可以获得出色的业务智能，推动战略举措的实施。

数据挖掘 vs. 机器学习：目标

数据挖掘的目标

数据挖掘从海量数据中提取所需数据。这是一种简单的方法，利用不同的技术来得出所需的结果。

• 预测：数据挖掘帮助企业预测未来的结果。例如，一个商店在未来三个月内可以产生多少销售收入。
• 识别：它识别收集和组织的数据中的模式。例如，新婚夫妇正在寻找新的家具。
• 分类：数据挖掘将数据分成不同的类别。例如，客户可以根据年龄组、性别、购物项目、地点等进行分类。
• 优化：数据挖掘优化现有资源的使用，如空间、资金、材料或时间。例如，您可以找出如何最好地利用广告来增加销售或利润。

机器学习的目标

• 开发算法以实现实用洞察
• 从以前的经验和数据中学习，并产生更好的结果
• 预测未来的结果和趋势
• 分析学习行为的不同方面
• 利用计算机系统的能力
• 为业务智能提供准确、相关的洞察
• 自动化重复、耗时的任务

数据挖掘 vs. 机器学习：技术

数据挖掘技术

数据挖掘常用的技术包括：

• 分类：这种技术帮助您将数据分类为不同的组，例如人类、动物、国家、性别等。
• 聚类：聚类分析便于数据比较。这可以识别出几个数据之间的共同点和变化。
• 回归：回归分析是一种应用于确定和评估不同元素之间关系的技术，因为添加了几个新组成部分。
• 外部：这种技术指的是识别收集到的数据集中可能与趋势或行为不同的数据点。
• 顺序模式：这是一种用于检测通过检查数据来找到典型的重复趋势的数据挖掘技术。因此，它有助于发现数据序列中的有趣部分。该序列的重要性由频繁发生、长度和其他因素决定。
• 预测：它利用多种数据挖掘技术，如聚类、趋势、分类等，来预测未来事件。数据挖掘专家通过研究数据序列、不同实例和过去事件来预测未来趋势。
• 关联规则：在不同类型数据库中的大量数据中，发生几个数据元素之间的相互作用，以说明每个数据的可能性。因此，关联规则提供了执行这些相互作用的如果-那样语句。

机器学习技术

不同的机器学习技术包括：

• 回归：它属于监督学习的一种，可以根据数据预测特定值。例如，它可以根据先前的定价数据预测商品的价格。
• 分类：它是另一种监督学习的类别，用于解释或预测类别值。例如，您可以预测客户是否购买某个产品。
• 聚类：该技术旨在将具有相似特征的数据分组，以了解解决方案的质量。
• 集成方法：这指的是将不同模型组合在一起，以获得比单个模型更高质量的解释。
• 词嵌入：它可以轻松捕捉文档中的单词，使数据专家能够使用各种单词进行算术运算。
• 降维：它用于从数据集中消除无用信息，只呈现所需的信息。
• 强化学习：它可以累积记录动作，并在设定的环境中使用试错方法。
• 迁移学习：这种方法用于重用神经网络的训练部分，并将其适应于类似的任务。
• 神经网络：它旨在通过向模型添加多个层来收集信息中的非线性模式。

数据挖掘与机器学习：组成部分

数据挖掘的组成部分

主要组成部分如下：

• 数据库：在数据挖掘的这个组成部分中，数据被存储。这是实现整合技术和数据清洗的地方。
• 数据仓库服务器：它根据用户的需求从数据仓库中提取所需的信息。
• 知识库：知识库或知识领域有助于在提取的数据中发现新的模式。
• 数据挖掘引擎：它帮助执行分类、聚类分析、关联等任务。
• 模式评估模块：该模块与数据挖掘结构通信，以搜索有趣的模式。
• 用户界面：您将在数据分析工具中获得图形用户界面，可以控制功能，有效执行过程，跟踪变化和进展，并查看预测结果。

机器学习的组成部分

有许多机器学习算法，每个算法都有三个组成部分：

• 表示：该组件描述了模型的外观和如何表示基本知识。例如，将包括一系列规则、神经网络、模型集合、支持向量机、图模型、决策树等。
• 评估：该组件允许评估不同的程序，如预测和召回率、后验概率、平方误差、准确率、边界等。
• 优化：该组件有助于生成新的优化程序，并可定义为搜索过程。不同类型的优化可以是凸优化、约束优化和组合优化。

数据挖掘与机器学习：应用

数据挖掘的应用

• 医疗保健：为了改进医疗系统，数据挖掘技术提供了各种能力。它提供了洞察力，以帮助提高患者护理水平并减少费用。
• 银行业：银行业使用数据挖掘解决方案来增强发现损失、挑战、趋势等能力。
• 教育：在教育领域，数据挖掘通过从不同来源收集信息和进行竞争对手分析来帮助扩展和发展教育机构。
• 安全：数据挖掘帮助将数据转化为有价值的洞察，并发现新的模式以便检测欺诈。
• 营销：数据挖掘允许组织将其客户群分成不同的细分市场。这样，他们就可以根据不同细分市场的独特需求来定制他们的服务。

机器学习的应用

• 图像识别：机器学习帮助行业识别图像、人脸、文本等。例如，它可以分类狗和猫，使用人脸识别技术跟踪员工考勤等。
• 语音识别：基于语音识别的智能系统（如siri、alexa等）使用机器学习算法进行通信。它们可以轻松将语音转化为文本。
• 推荐系统：随着世界变得越来越数字化，科技型公司希望向消费者提供定制化的服务。这是通过推荐系统实现的，该系统分析用户的偏好并相应地推荐服务或内容。
• 自动驾驶汽车：像特斯拉汽车这样的自动驾驶汽车在许多消费者中越来越受欢迎，因为它们提供先进或自动驾驶功能。机器学习用于自动驾驶汽车中的交通检测和提供更好的安全性。
• 欺诈检测：从购买物品到进行交易，现在所有事情都变得更加简单易用和更加普遍。但随着数字化的增加，欺诈活动的案例也增加了。为了减轻或限制这个问题，欺诈检测解决方案配备了先进的机器学习算法，可以轻松甚至远程检测欺诈。

数据挖掘与机器学习：相似之处

• 数据挖掘和机器学习在数据科学领域中都有应用，例如预测建模和情感分析。
• 两者都涉及相关的数学概念、算法和统计学。
• 两者都可以通过算法方法、应用程序和工具对大量数据进行筛选。
• 两者都采用算法方法或类似的结构。

数据挖掘 vs. 机器学习：区别

数据挖掘	机器学习
数据挖掘是从收集到的数据中提取有意义信息的过程。 数据挖掘技术用于数据收集、分析、检测模式和获取有价值信息。	机器学习是一种用于自动化任务、获取见解、做出更好决策和预测未来事件的技术。 机器学习技术用于预测结果，例如时间长度近似、价格估计等。
主要目的是提高收集信息的可用性。	涉及数据清洗、特征工程、预测和转换等过程。
数据挖掘是一种利用包括机器学习在内的多种技术的研究活动。	机器学习是一种自我训练和自我学习系统，能够准确执行任务。
需要人类的努力。	一旦设计完成，不需要人类的努力。
数据挖掘从来源中提取数据并存储在数据仓库中。	机器学习技术读取机器并不断学习和发展。
它揭示隐藏的见解和模式。	它生成预测，以影响基于此的业务决策。
它基于历史数据。	它基于实时和历史数据。
它可以应用于广泛领域或行业，如制造业、网络安全、金融、银行、营销、教育、医疗保健、搜索引擎等等。	它使用序数、连续、离散和名义数据类型。
它可以应用于有限领域，如医疗保健、社会科学、商业等。	它可以应用于广泛领域或行业，如制造业、网络安全、金融、银行、营销、教育、医疗保健、搜索引擎等等。

结论

数据挖掘和机器学习相似；两者都用于数据分析以获取有价值的信息和见解。

然而，它们之间也存在许多差异。数据挖掘是一个从数据池中提取所需信息以检测模式并提高效率的过程。另一方面，机器学习使用数据和以往的经验进行预测和自动化处理。

因此，如果您想在实时情况下应用它们，了解每种方法的方法是有益的。当它们一起使用时，它们可以为您的公司在促进业务增长、增强运营和帮助您做出更好的决策方面带来更大的优势。

您还可以了解一些关键的数据挖掘技术。