這些天有很多涉及數據的術語。數據分析。數據挖掘。數據倉庫。大數據。數據采集??。數據科學。數據抓取。數據提取。而這只是表面問題。對于那些不熟悉過去十年左右數據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，數據爆炸已經改變了世界，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據，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的比較。我們將研究數據挖掘和數據收集這兩個術語。它們在談論數據時經常出現，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據挖掘與數據收集的區別。

什么是數據挖掘？

我們將從數據挖掘開始。那么什么是數據挖掘呢？數據挖掘基本上是分析大量數據以發現模式、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的分析方法遺漏。它用于發現 Web 數據中的共享相似性或分組，有助于獲得業務決策的洞察力。

這個過程有時被稱為數據中的知識發現 (KDD)，盡管該術語不像以前那樣經常使用。數據挖掘在很大程度上利用復雜的數學算法來實現這些目標。它對于在事件發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。數據挖掘僅僅增加了分析的準確性。

數據挖掘有幾個眾所周知的屬性。首先是它的自動特性，因為它會發現隱藏在數據集中的模式。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進行。當然，必須建立模型，這是數據專家將大量時間和注意力集中在其中的地方。許多數據挖掘模型是針對特定數據集構建的。因此，零售公司可能會專門為銷售數據構建數據模型。但是，其他數據模型可用于新數據。

數據挖掘的另一個關鍵特性是將數據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。在處理大型數據集時，分解數據并創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的可信度。預測數據挖掘還可以說明結果發生的條件。例如，預測數據挖掘過程將使用機器學習通過客戶數據庫查看過去的交易，以支持有關未來可能交易量的理論。

最后一個數據挖掘屬性是提供可以采取行動的信息。瀏覽大量數據并發現新的模式和見解，這根本不是人類一直都能做到的事情。數據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。如果數據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。

數據挖掘有助于在一組數據中找出模式并建立關系。它還可用于根據您收到的數據確認和限定您自己的觀察結果。盡管這很有用，但數據挖掘不能做所有事情。它無法確定數據的價值，也無法真正理解數據集。數據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據挖掘。

整個數據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務目標以評估業務需求。在進行這些觀察后，創建數據挖掘目標以實現您的業務目標。一個好的數據挖掘計劃對于實現您的業務和數據挖掘目標至關重要。您的數據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據挖掘知之甚少或根本不了解的人重復使用。

一旦您了解了業務需求并根據業務目標制定了計劃，您就可以進入數據收集和數據準備階段，在此收集數據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據挖掘模型，以確定哪個模型最適合數據集。最后是知識部署，其中數據挖掘導致發現可用于進一步結果的隱藏見解和信息。部署階段可以像創建數據挖掘過程中發現的新見解報告一樣簡單，以便根據這些見解做出業務決策。

什么是數據收集？

數據收集一詞的廣泛使用相對較新，至少與數據挖掘相比是這樣。數據收集與數據挖掘類似，但主要區別之一是數據收集使用的過程是提取和分析從在線來源收集的數據。

術語數據收集實際上有其他不同的術語。它們包括網絡挖掘、數據抓取、數據提取、網絡抓取、數據爬行和許多其他名稱。數據收集越來越受歡迎，部分原因是該術語具有很強的描述性。它源自收獲的農業過程，其中商品是從可再生資源中收集的。在互聯網上找到的數據當然可以作為可再生資源，因為每天都會產生更多。

為了進行數據收集，需要以網站為目標，然后從該網站提取數據。這些數據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。

數據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據，但情況并非總是如此。使事情復雜化的事實是，一些網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。許多社交媒體網站，如 Twitter 和 Facebook，使用 API 來確保自動化程序不會收集他們的數據，至少在未經他們許可的情況下不會。

數據收集可能非常有益，尤其是在使用第三方服務時。從網站收集的數據可以為組織提供有用的信息和見解，從而為他們的業務實踐提供信息并幫助他們接觸潛在消費者。由于網絡上有如此多的可用數據，數據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。

數據挖掘和數據收集

數據挖掘和數據收集都可以與組織的整體數據分析策略齊頭并進。公司可用的工具使數據比以往任何時候都更容易訪問。在數據提取工具、數據整理工具等之間；是時候充分利用這些可用數據了。

一些組織可能會對那里的大量數據感到害怕，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，通過數據挖掘和數據收集的進步，收集數據和發現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。

聯系數據專家，了解 Hir Infotech 如何為您的組織節省通常用于數據挖掘和數據收集的時間，幫助您充分利用 Web 數據。

審核編輯：湯梓紅