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数据挖掘与统计之间的区别

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数据分析是一种工具,用来从数据的泥浆中提取真理的宝石。而数据挖掘和统计就是朝着这个目标努力的领域。虽然它们可能重叠,但它们是两种非常不同的技术,需要不同的技能。

统计是数据挖掘的核心部分,它涵盖了数据分析的整个过程。统计数据有助于识别模式,从而进一步帮助识别随机噪声和重要发现之间的差异——为预测的概率估计提供理论依据。因此,作为数据分析技术的数据挖掘和统计都有助于更好地作出决策。

什么是数据挖掘?

数据科学从业者将数据挖掘描述为“识别数据中有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式的重要过程”。

今天的技术使得从数据库中自动提取隐藏的预测信息成为可能,同时也融合了其他各种前沿或领域,如统计学、人工智能、机器学习、数据库管理、模式识别和数据可视化

通过数据挖掘,个人可以应用各种统计、数据分析和机器学习的方法来探索和分析大型数据集,以提取对数据所有者有利的新信息。

通过使用数据挖掘,组织可以从现有数据中发现可操作的见解。例如,通过分析社交媒体上的帖子,一家零食公司可能会惊讶地发现,他们最大的市场是单身父亲。

统计数据是什么?

统计数据是数据挖掘的一个组成部分,它提供了处理大量数据的工具和分析技术。它是一门从数据中学习的科学,包括从收集、组织到分析和呈现数据的一切。统计关注于使用数据的概率模型数据分析与数据挖掘的区别,特别是推理。

虽然统计和数据挖掘的目的相似,但估计处理数据分析师需求的统计人员非常少。流行的两种统计方法是描述性的和推理的。描述性统计对样本的数据进行组织和汇总。使用这些摘要从整个数据集得出结论的方法称为推理统计学。

数据挖掘和统计有多相似或多不同?

斯坦福大学的Jerome H. Friedman的一篇研究论文解释了统计和数据挖掘之间的联系。

数据挖掘和统计都与从数据中学习有关。它们都是关于发现和识别数据中的结构,并将数据转换为信息。尽管这两种技术的目的重叠,但它们的方法不同。

统计只是关于量化数据。虽然它使用工具来查找数据的相关属性,但它很像数学。它提供了数据挖掘所需的工具。另一方面,数据挖掘构建模型来检测数据中的模式和关系,特别是来自大型数据库的数据。

为了进一步解释这个问题,下面是一些流行的数据挖掘方法和数据分析中的统计类型。

数据挖掘的应用

数据挖掘基本上可以作为几个商业系统使用。如今,数据挖掘被广泛应用于几乎每一个行业。例如数据分析与数据挖掘的区别,财务数据分析通常是系统的,因为数据是高度可靠的。金融数据分析的典型案例包括贷款支付预测、客户信用政策分析、客户分类聚类、针对性营销、洗钱侦查等金融犯罪。

数据挖掘在零售业中扮演着更重要的角色,因为它从各种来源收集数据,如销售、客户购买历史、货物运输、消费和服务。在零售行业,它有助于识别顾客的行为;基于数据挖掘的优点设计和构建数据仓库;销售、客户、产品、时间、地域的多维分析;销售活动的有效性;客户保留;产品推荐,项目交叉引用。

在电信行业,数据挖掘有助于识别电信模式、检测欺诈活动、提高服务质量以及更好地利用资源。

数据挖掘还为基因组学、蛋白质组学、功能基因组学、生物医学研究等生物数据分析做出了重要贡献。它有助于通过语义集成异构的、分布式的基因组和蛋白质组数据库、关联和路径分析、遗传数据分析中的可视化工具等进行分析。

它还有助于分析来自地球科学、天文学等领域的大量数据。气候和生态系统建模、化学工程和流体动力学等其他科学应用都受益于数据挖掘。

数据挖掘在检测攻击网络资源的入侵和威胁方面有着广泛的应用,在网络管理中起着重要的作用。数据挖掘可以应用于入侵检测的领域包括:入侵检测的数据挖掘算法、关联和相关分析、帮助选择和构建识别属性的聚合、流数据分析、分布式数据挖掘以及可视化和查询工具。

数据挖掘的趋势

根据要破译的数据类型和信息类型,可以从这些不同的数据挖掘技术中任选一种。

数据挖掘概念发展的一些趋势是:

数据挖掘概念发展的一些趋势是:

应用探索

可伸缩的交互式数据挖掘方法

可视化数据挖掘

挖掘复杂数据类型的新方法

生物数据挖掘

数据挖掘和软件工程

网络挖掘,实时数据挖掘

分布式数据挖掘

实时数据挖掘

多数据库数据挖掘

数据挖掘中的隐私保护与信息安全

结论

本文只是对数据挖掘和统计的概述—它们都是信息丰富的大型主题。想要了解更多关于数据挖掘和统计以及它们如何协同工作的信息吗?看看我们的一些大数据和分析课程,包括我们的数据科学硕士项目,以及商业分析专家培训。

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