您是否渴望了解大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘？大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘是兩個(gè)不同的術(shù)語，服務(wù)于不同的目的。他們都使用大型數(shù)據(jù)集從混亂的數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。世界由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，迫使組織尋求能夠處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析專家。全球大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到 2029 年價(jià)值將超過 6550 億美元。

Peter Norvig 指出，“更多的數(shù)據(jù)勝過聰明的算法，但更好的數(shù)據(jù)勝過更多的數(shù)據(jù)。”在本文中，我們將探討大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘、其類型以及它們對(duì)企業(yè)的重要性。

什么是大數(shù)據(jù)？

它是指隨時(shí)間呈指數(shù)增長(zhǎng)的大量數(shù)據(jù)，可以是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的。由于其規(guī)模龐大，傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)或工具都無法對(duì)其進(jìn)行有效處理。

紐約證券交易所每天生成 1 TB 的數(shù)據(jù)。此外，F(xiàn)acebook生成了5 PB的數(shù)據(jù)。

術(shù)語大數(shù)據(jù)可以用以下特征來描述。

體積

體積是指數(shù)據(jù)的大小或數(shù)據(jù)量。

種類

多樣性是指不同類型的數(shù)據(jù)，如視頻、圖像、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器日志等。

速度

速度顯示數(shù)據(jù)的大小增長(zhǎng)速度有多快，數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的速度有多快。

真實(shí)性

準(zhǔn)確性意味著數(shù)據(jù)的不確定性，就像社交媒體意味著數(shù)據(jù)是否值得信賴一樣。

價(jià)值

它指的是數(shù)據(jù)的市場(chǎng)價(jià)值。是否值得產(chǎn)生高收入？能夠從大數(shù)據(jù)中提取洞察力和價(jià)值是組織的最終目標(biāo)。

為什么大數(shù)據(jù)很重要？

組織使用大數(shù)據(jù)來簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)、提供良好的客戶服務(wù)、創(chuàng)建個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)以及采取其他可以增加收入和利潤(rùn)的基本行動(dòng)。

讓我們看看一些常見的應(yīng)用程序。

醫(yī)學(xué)研究人員使用它來識(shí)別疾病體征和風(fēng)險(xiǎn)因素，并幫助醫(yī)生診斷患者的疾病。

政府用它來預(yù)防犯罪、欺詐、應(yīng)急響應(yīng)和智慧城市計(jì)劃。

運(yùn)輸和制造公司優(yōu)化交付路線并有效管理供應(yīng)鏈。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？

此過程涉及分析數(shù)據(jù)并將其匯總為有意義的信息。公司使用此信息來增加利潤(rùn)并減少運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。

需要數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谇榫w分析、信用風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶流失預(yù)測(cè)、價(jià)格優(yōu)化、醫(yī)療診斷、推薦引擎等至關(guān)重要。它是任何行業(yè)的有效工具，包括零售、批發(fā)分銷、電信行業(yè)、教育、制造、醫(yī)療保健和社交媒體。

數(shù)據(jù)挖掘的類型

兩種主要類型如下。

預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘

預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)。它基于利用歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)未來結(jié)果的高級(jí)分析。企業(yè)使用預(yù)測(cè)分析來查找數(shù)據(jù)中的模式并識(shí)別機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)。

描述性數(shù)據(jù)挖掘

描述性數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式并從數(shù)據(jù)中提取重要的見解。一個(gè)典型的任務(wù)是識(shí)別經(jīng)常一起購買的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

下面討論一些技術(shù)。

協(xié)會(huì)

在關(guān)聯(lián)中，我們識(shí)別事件關(guān)聯(lián)的模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則用于找出項(xiàng)目之間的相關(guān)性和共現(xiàn)。購物籃分析是數(shù)據(jù)挖掘中著名的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)。零售商使用它通過了解客戶的購買模式來促進(jìn)銷售。

聚類

聚類分析是指找出一組彼此相似但又不同于其他組對(duì)象的對(duì)象。

差異——大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的未來

對(duì)于公司而言，處理大數(shù)據(jù)的能力在未來幾年將變得更具挑戰(zhàn)性。因此，企業(yè)必須將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)并妥善利用。

數(shù)據(jù)挖掘的未來看起來令人驚訝，它在于“智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)”，即自動(dòng)確定大型數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢(shì)的概念。