描述性数据挖掘与预测性数据挖掘的区别

描述性数据挖掘和预测性数据挖掘技术在数据挖掘中具有巨大的应用，它们用于挖掘模式类型。描述性分析用于挖掘数据并指定关于过去事件的当前数据。相反，预测性分析会为与最近或先前数据相关的所有查询提供答案，这些数据使用历史数据作为决策的主要原则。

数据挖掘的任务可以是预测性的、描述性的和规范性的。在本文中，我们将分别讨论这两个术语，即预测性数据挖掘和描述性数据挖掘。用外行人的话来说，你可以说描述性挖掘涉及查找与数据相关的有趣模式或关联。相反，预测性挖掘涉及对过去或当前收集的数据进行预测和分类。阅读文章以了解描述性数据挖掘和预测性数据挖掘的区别。

什么是描述性数据挖掘？

描述性挖掘通常用于提供相关性、交叉表、频率等。这些技术用于确定数据规律性并揭示模式。它的目标是将数据汇总和转换为有意义的数据，以用于报告和监控。

顾名思义，描述性挖掘“描述”数据。一旦捕获了数据，我们就会将其转换为人类可解释的形式。描述性分析侧重于回答“过去发生了什么？”描述性分析很有用，因为它使我们能够从过去中学习。

描述性分析在学习分析中的应用

• 比较前测和后测评估。
• 跟踪课程注册情况。
• 整理课程调查结果。
• 记录访问了哪些学习资源以及访问的频率。
• 总结学习者在讨论区发帖的次数。

什么是预测性数据挖掘？

术语“预测性”意味着预测某事，因此预测性数据挖掘是为了预测未来事件或其他数据或趋势而进行的分析。预测性数据挖掘可以使业务分析师做出决策，并为分析团队的努力增加价值。预测性数据挖掘支持预测性分析。众所周知，预测性分析是利用信息来预测结果。

让我们借助一个例子来理解这个概念；

任何零售商店都可能使用基于算法的工具来浏览客户数据库，以查看先前的交易以预测未来的交易。换句话说，先前的数据可以使店主预测业务中将来会发生什么，从而使企业人员可以相应地进行规划。

预测性挖掘在商业中的优势

以下是预测性挖掘的几个最重要的业务优势。

1. 它提高了公司生产力。
2. 它降低了业务风险。
3. 它帮助业务分析师在业务组织中做出更好的决策。
4. 它有助于保持竞争环境。

预测性数据挖掘与描述性数据挖掘的区别