数据挖掘 vs 数据探索

从大量无组织的数据池中检索相关数据的两种主要方法或技术是手动方法和自动方法。手动方法是数据探索的另一种说法，而自动方法也称为数据挖掘。

数据挖掘通常指的是从大型数据库中收集相关数据。另一方面，数据探索通常指的是数据用户在大量数据中找到自己的路径以收集必要的信息。让我们详细研究这两种方法并比较它们的区别。

什么是数据探索？

数据探索是指数据分析的初始步骤。数据分析师使用数据可视化和统计技术来描述数据集的特征，例如大小、数量和准确性，以更好地理解数据的性质。

数据探索技术包括手动分析和自动化数据探索软件解决方案，这些解决方案可以直观地探索和识别不同数据变量之间的关系、数据集的结构、异常值的存在以及数据值的分布，从而揭示模式和兴趣点，使数据分析师能够更深入地了解原始数据。

数据通常以大量非结构化的形式从各种来源收集。数据分析师必须首先理解并形成对数据的全面视图，然后才能提取相关数据进行进一步分析，例如单变量、双变量、多变量和主成分分析。

为什么数据探索很重要？

人类处理视觉数据的能力比处理数值数据更好。因此，数据科学家和数据分析师很难为数千行和数千列的数据点赋予意义，并且在没有任何视觉组件的情况下传达该意义。

数据探索中的数据可视化利用了熟悉的视觉线索，如形状、维度、颜色、线条、点和角度，以便数据分析师能够有效地可视化和定义元数据，然后执行数据清理。执行数据探索的初始步骤使数据分析师能够更好地理解并直观地识别可能被忽略的异常和关系。

数据探索工具

手动数据探索方法包括编写脚本来分析原始数据或手动将数据过滤到电子表格中。自动化数据探索工具，如数据可视化软件，可以帮助数据科学家轻松监控数据源并对庞大的数据集进行大数据探索。条形图和散点图等图形数据显示是可视化数据探索的宝贵工具。

手动数据探索的一个流行工具是 Microsoft Excel 电子表格，它可以创建基本图表进行数据探索、查看原始数据以及识别变量之间的相关性。要在 Excel 中识别两个连续变量之间的相关性，请使用 CORREL() 函数返回相关性。要在 Excel 中识别两个分类变量之间的相关性，双向表法、堆叠柱状图法和卡方检验是有效的。

有各种各样的专有自动化数据探索解决方案，包括商业智能工具、数据可视化软件、数据准备软件供应商和数据探索平台。还有一些开源数据探索工具，包括回归功能和可视化功能，可以帮助企业集成多样化的数据源，从而实现更快的数据探索。大多数数据分析软件都包含数据可视化工具。

数据探索能做什么？

总的来说，数据探索的目标可分为以下三类。

1. 存档：数据探索可以将数据从物理格式（如书籍、报纸和发票）转换为数字格式（如数据库）以进行备份。
2. 转移数据格式：如果您想将数据从当前网站转移到一个正在开发的新网站，您可以通过提取数据来收集自己网站的数据。
3. 数据分析：作为最常见的目标，提取的数据可以进一步分析以生成见解。这听起来可能与数据挖掘中的数据分析过程相似，但请注意，数据分析是数据探索的目标，而不是其过程的一部分。更重要的是，数据分析的方式不同。一个例子是，电子商店所有者从亚马逊等电子商务网站提取产品详细信息以监控竞争对手的策略。

数据探索的用例

数据探索已广泛应用于多个行业，服务于不同的目的。除了监控电子商务中的价格，数据探索还可以帮助进行个人论文研究、新闻聚合、营销、房地产、旅游、咨询、金融等。

• 潜在客户生成：公司可以从 Yelp、Crunchbase 和 Yellowpages 等目录中提取数据，并为业务开发生成潜在客户。您可以观看此视频，了解如何使用网页抓取模板从 Yellowpages 中提取数据。
• 内容和新闻聚合：内容聚合网站可以从多个来源获取常规数据源，并保持其网站的最新状态。
• 情绪分析：从 Instagram 和 Twitter 等社交媒体网站提取在线评论/评论/反馈后，人们可以分析潜在的态度，并了解他们如何看待品牌、产品或现象。

什么是数据挖掘？

数据挖掘可以称为数据分析的一个子集。它探索和分析海量知识以找到重要的模式和规则。

数据挖掘也可以是一种系统且连续的方法，用于识别和发现大型数据集中隐藏的模式和数据。此外，它还用于构建机器学习模型，这些模型进一步用于人工智能。

数据挖掘能做什么？

数据挖掘工具可以快速扫描数据库并有效地识别隐藏的模式，从而实现挖掘过程的自动化。对于企业来说，数据挖掘通常用于发现数据中的模式和关系，以帮助做出最佳的业务决策。

数据挖掘的用例

自 20 世纪 90 年代数据挖掘普及以来，零售、金融、医疗保健、交通、电信、电子商务等各行各业的公司都开始使用数据挖掘技术来从数据中生成见解。数据挖掘可以帮助细分客户、检测欺诈、预测销售等。数据挖掘的具体用途包括：

• 客户细分：通过挖掘客户数据并识别目标客户的特征，公司可以将其归入不同的群体，并提供迎合他们需求的特别优惠。
• 市场篮子分析：这是一种基于理论的技术，即如果您购买某种产品，您很可能还会购买其他产品。一个著名的例子是，当父亲为婴儿购买尿布时，他们倾向于将啤酒与尿布一起购买。
• 预测销售：这听起来可能与市场篮子分析相似，但数据挖掘用于预测客户将来何时会再次购买某种产品。例如，一位教练购买的蛋白质粉可以持续 9 个月。销售蛋白质粉的商店会在 9 个月后推出新的蛋白质粉，以便教练再次购买。
• 欺诈检测：数据挖掘有助于构建模型来检测欺诈。通过收集欺诈和非欺诈报告的样本，企业可以识别哪些交易是可疑的。
• 发现制造中的模式：在制造业中，数据挖掘用于通过揭示产品架构、产品组合和客户需求之间的关系来帮助设计系统。它还可以预测未来的产品开发时间和成本。

数据探索与数据挖掘的区别

在数据科学中，从不同来源提取数据的两种主要方法是数据探索和数据挖掘。数据探索可以是数据挖掘的一部分，其目标是收集和整合来自不同来源的数据。数据挖掘作为一个相对复杂的过程，其目的是发现模式以理解数据并预测未来。两者都需要不同的技能和专业知识，但随着非编码数据探索工具和数据挖掘工具的日益普及，生产力大大提高，人们的生活也变得更加轻松。