数据挖掘与数据可视化的区别

数据挖掘旨在从原始数据中发现有用的信息、模式和趋势。数据挖掘用于在庞大的数据库中进行模式识别和关联，以利用各种数据挖掘技术进行预测。在数据挖掘中，提取的数据被许多公司用于改善客户关系、创造收入、降低风险等。相比之下，数据可视化是将数据以图表、图示或任何其他视觉表示形式呈现。在开始区分数据挖掘和数据分析之前，让我们分别了解这两个领域。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从海量数据集中提取潜在重要信息、模式和数据的过程。数据挖掘不是关于收集数据；它是关于在你已经收集的原始数据中找到关系。因此，主要目的是确定已收集数据的知识发现。

数据挖掘的应用

数据挖掘具有广泛的应用。它是一种几乎可以应用于所有领域的技术。让我们探索数据挖掘的一些重要应用，如市场营销、情感分析和欺诈检测。

营销

数据挖掘在市场营销中的主要目标是帮助营销团队了解访问特定网站的目标受众（初学者和有经验者）。它使他们能够收集关于每个个体群体的信息，并分别通过定制促销活动来定位他们。以一家大型商场为例。它根据客户的购买行为，通过各种折扣来定位每个客户。

情绪分析

情感分析基于文本挖掘。它是数据挖掘最常见的研究领域之一。它试图捕捉人们的思维过程并推断他们的感受。

欺诈检测

通常，我们看到银行和金融机构通过追踪客户的交易来检测欺诈活动。当金融机构发现任何可疑交易时，该交易将被标记并暂停以进行查询。在此，数据挖掘在检测甚至预防欺诈交易方面发挥着至关重要的作用。

数据挖掘技术

数据挖掘有四种最重要的技术

• 查找模式
• 分类
• 关联 (Association)
• 预报

数据挖掘的优点

以下是数据挖掘最重要的优点

1. 它支持决策制定。
2. 它帮助公司预测未来。
3. 它帮助组织在其数据中发现趋势和模式。
4. 它通过交叉销售和定位帮助组织增加收入。

什么是数据可视化？

数据可视化是指借助全面的图表、图像、列表、图表和其他视觉对象来可视化表示数据。它使用户能够在短时间内轻松理解信息并提取有用的信息、模式和趋势。此外，它使信息易于理解。

换句话说，我们可以说以图形形式表示数据，以便用户可以轻松理解数据趋势的过程称为数据可视化。数据可视化涉及许多工具，例如图表、地图、图形等。用于数据可视化的工具帮助用户轻松理解和收集通过视觉表示提供的数据，而不是通读整个数据表。

数据可视化的重要性？

数据可视化以视觉形式表示数据。它很重要，因为它使信息更容易被看到。机器学习技术在进行预测分析中发挥着重要作用，这有助于数据可视化。数据可视化不仅对商业分析师、数据分析师和数据科学家有帮助，而且在理解任何职业中的数据可视化方面都起着至关重要的作用。无论我们从事设计、运营、技术、营销、销售或任何其他领域，我们都需要可视化数据。

数据可视化用途广泛。下面列出了一些数据可视化的重要好处。

• 发现错误和异常值
• 理解整个过程
• 快速掌握数据
• 探索商业洞察
• 快速行动。

数据可视化图表类型？

有各种工具可以帮助数据可视化过程。有些是自动化的，有些是手动的，但借助这些工具，您可以制作任何类型的可视化。

折线图：折线图描绘了随时间的变化。X轴表示时间段，而Y轴表示数量。

条形图：条形图也描绘了随时间的变化。如果有多个变量，条形图可以更简单地在每个时间点区分每个变量的数据。

饼图：饼图是我们描绘代数（百分比）的最佳选择之一，因为它将每个对象描绘为整体的一部分。因此，如果您的数据以百分比解释错误，饼图将有助于以适当的比例呈现各个部分。

数据挖掘与数据可视化的区别