数据收集 vs 数据挖掘

数据收集和数据挖掘是两个重要的措施，可以帮助预先规划、组织和管理客户数据，从而帮助团队出色地为客户提供卓越的协助。

什么是数据收集？

数据收集意味着从在线资源获取数据和信息。它通常与网络抓取、网络爬虫和数据提取互换使用。“收集”是一个农业术语，意指从田地里收获成熟的庄稼，其中包含收集和转移的行为。数据收集是从目标网站中提取有价值的数据，并将其以结构化格式放入您的数据库中。

要进行数据收集，您需要有一个自动化爬虫来解析目标网站，捕获有价值的信息，提取数据，并最终将其导出为结构化格式以供进一步分析。因此，数据收集不涉及算法、机器学习或统计学。相反，它依赖于 Python、R 和 Java 等计算机编程来运行。

许多数据提取工具和服务提供商可以为您进行网络数据收集。Octoparse 是最好的网络抓取工具。无论您是第一次自学者还是经验丰富的程序员，它都是从互联网上收集数据的最佳选择。

什么是数据挖掘？

数据挖掘常常被误解为获取数据的过程。尽管两者都涉及提取和获取的行为，但数据收集和数据挖掘之间存在实质性差异。数据挖掘是从大量数据中发现基于事实的模式的过程。数据挖掘是跨学科的，它整合了统计学、计算机科学和机器学习，而不仅仅是获取数据并理解数据。

数据挖掘有四个主要应用。第一个是分类。顾名思义，数据挖掘将事物或人分为不同的类别以进行进一步分析。例如，银行通过应用程序建立分类模型。他们收集数百万份申请以及每个人的银行对账单、职位、婚姻状况、学历等，然后使用算法计算并决定哪个申请风险较高。当您填写申请表时，他们就知道您属于哪个类别以及哪种贷款适用于您。

• 回归：回归用于根据数据集中的数值预测趋势。它是变量之间关系的统计分析。例如，根据历史记录，您可以预测某个特定区域发生犯罪的可能性。
• 聚类：聚类是根据相似的特征或值对数据点进行分组。例如，亚马逊根据每个商品的描述、标签和功能对类似产品进行分组，以便客户更容易识别。
• 异常检测：它是检测异常行为（称为离群值）的过程。银行采用这种方法来检测不符合您正常交易活动的异常交易。
• 关联学习：关联学习回答了“一个特征的值与另一个特征的值有什么关系？”的问题。例如，在杂货店购买苏打水的人更有可能一起购买品客薯片。市场购物篮分析是关联规则的流行应用。它帮助零售商识别消费产品之间的关系。

这四个应用构成了数据挖掘的骨干。数据挖掘是大数据核心。数据挖掘过程也被认为是从数据中发现知识 (KDD)。它阐明了数据科学，有助于研究和知识发现。数据可以是结构化的或非结构化的，并散布在互联网上。

数据收集和数据挖掘的区别

以下是数据收集和数据挖掘之间的区别