数据挖掘与文本挖掘的区别

2025年3月17日 | 阅读 3 分钟

数据挖掘可以理解为从海量数据集中提取数据的过程。提取数据是为了获取有关特定数据集的知识，以便进一步用于学习和处理目的。

数据挖掘涉及以下步骤

业务理解：业务理解是指理解主题和工作的所有方面的过程。
数据选择：用于选择最佳数据集以执行数据提取。
数据准备：它准备提取的数据以进行进一步改进。
建模：根据用户需求对输入数据进行重新建模。
评估：它彻底审查整个过程，以检查过程中可能存在的错误或数据泄露。它在数据中起着重要作用
部署：一切评估完成后，数据即可准备部署并可进一步利用。

数据挖掘的应用

市场分析

市场分析是数据科学的一个应用，有助于分析市场的现状。因此，它使个人能够在投资和商业策略方面做出决策，以产生利润。

欺诈检测

通过欺诈检测，可以轻松检测到欺诈，方法是提取与任何特定事件相关的更多信息，然后制定一个决定其合法或非法的决定。

客户保留率

它根据客户的兴趣提取客户信息，并为他们提供诱人的交易以购买任何特定产品。这些策略不仅有助于提供高水平的客户满意度，而且还与他们保持健康的客户关系。

科学探索

借助数据挖掘，我们可以提取先前实验或测试案例的知识，并进一步利用它来高效工作。通过这种方式，可以通过从先前的错误中学习来最小化错误，并用于产生更好的结果。

文本挖掘

文本挖掘也称为文本数据挖掘。它指的是从文本中提取高质量数据的过程。高质量的数据通常通过发现模式和趋势（如统计模式学习）来提取。

文本分析包括模式识别、信息提取、信息检索，数据挖掘技术涉及关联分析、可视化和预测分析。

文本挖掘包含广泛的方法；主要的三种方法如下。

基于关键字的技术
统计技术
基于语言学技术

基于关键字的技术

在基于关键字的技术中，输入基于在文本中选择的关键字，这些关键字被提取为一系列字符字符串。

统计技术

统计技术是指基于机器学习的系统。它具有文档训练集，用作分类和管理文本的模型。

基于语言学技术

基于语言学技术是一种基于语言处理系统的技术。文本分析的输出可以理解文本的结构、逻辑和所使用的语法。

文本挖掘的应用

风险管理

风险管理是识别风险、量化风险，然后采用不同类型的策略来管理风险的过程。初步风险分析通常是任何行业失败的主要原因。主要是在金融行业，采用基于文本挖掘的风险管理软件可以增强降低风险的能力。

客户服务

客户服务是指通过在满足客户需求之前、期间和之后提供和提供专业、有益、高质量的服务和协助来照顾客户需求的行为。如今，文本分析软件被采用来通过各种信息来源（如故障单、调查和评论）来增强客户体验，以改进管理、质量和解决问题的速度。