《数据挖掘与数据开发:深度剖析二者的区别》
一、概念本质
1、数据挖掘
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- 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程,它更侧重于发现数据中的模式、关系和规律,在电商领域,通过对用户的购买历史、浏览行为等海量数据进行挖掘,可以发现用户的购买偏好模式,如某些用户总是在特定季节购买特定类型的商品,或者发现关联购买规则,像购买婴儿奶粉的用户往往也会购买婴儿尿布等。
- 数据挖掘的技术手段包括分类算法(如决策树、支持向量机等)、聚类算法(如K - Means聚类)、关联规则挖掘(如Apriori算法)等,这些算法旨在对数据进行分析和处理,以找出有价值的信息,它不需要直接对数据进行大规模的修改或创建新的数据结构,重点在于知识发现。
2、数据开发
- 数据开发是一个更广泛的概念,它涵盖了数据的获取、存储、处理、转换等一系列操作,以构建数据产品或为数据分析、挖掘等提供数据基础,数据开发涉及到数据的整个生命周期管理,开发一个企业级的数据仓库,需要从多个数据源(如不同部门的数据库、文件系统等)获取数据,对数据进行清洗(去除错误数据、重复数据等)、转换(如将不同格式的数据统一成标准格式),然后存储到数据仓库中。
- 数据开发还包括构建数据管道,以确保数据能够高效地从数据源流向目标存储或分析系统,它更多地关注数据的可用性、可靠性和性能,需要使用数据库管理系统、ETL(Extract,Transform,Load)工具、数据集成平台等技术手段。
二、目标导向
1、数据挖掘的目标
- 数据挖掘的主要目标是发现知识和提供决策支持,在金融领域,通过挖掘客户的信用数据、交易数据等,可以建立信用风险评估模型,为银行决定是否向客户发放贷款提供决策依据,它旨在回答一些业务相关的问题,如客户的行为模式是什么、如何对客户进行分类以进行精准营销等。
- 数据挖掘的结果通常是一些模型、规则或者模式,这些成果可以被业务人员直接使用或者进一步集成到业务系统中,电信公司通过挖掘用户的通话时长、短信数量等数据,得到用户流失风险模型,然后根据这个模型制定用户留存策略。
2、数据开发的目标
- 数据开发的目标是构建和管理数据基础设施,以满足企业内部不同部门(如数据分析团队、业务运营团队等)对数据的需求,为了支持公司的销售数据分析,数据开发团队需要构建一个包含销售数据、客户数据等的数据库,并确保数据的准确性和及时性。
- 数据开发是为了使数据能够被有效地利用,它更关注数据的架构和流程,比如在构建一个大数据平台时,数据开发人员要考虑如何设计存储结构,使得数据能够被快速查询和分析,同时还要考虑数据的安全性和可扩展性等问题。
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三、技术手段与工具
1、数据挖掘技术手段与工具
- 在技术手段方面,除了前面提到的分类、聚类和关联规则挖掘算法外,还有数据预处理技术,如数据标准化、缺失值处理等,这些技术是为了提高数据挖掘算法的性能和准确性,在进行聚类分析之前,对数据进行标准化处理可以避免不同特征的量纲对聚类结果的影响。
- 工具方面,有开源的Weka软件,它提供了丰富的数据挖掘算法实现,方便研究人员和开发人员进行数据挖掘实验,还有Python中的Scikit - learn库,它包含了众多的机器学习算法,可用于数据挖掘任务,如构建预测模型等,这些工具主要侧重于数据分析和模型构建。
2、数据开发技术手段与工具
- 数据开发需要掌握数据库技术,如关系型数据库(MySQL、Oracle等)和非关系型数据库(MongoDB、HBase等)的管理和操作,ETL工具也是数据开发的重要工具,如Informatica、Talend等,它们可以帮助进行数据的抽取、转换和加载操作。
- 在大数据环境下,数据开发人员还需要掌握Hadoop生态系统中的技术,如HDFS(用于数据存储)、MapReduce(用于数据处理)和Spark(用于高效的数据处理和计算)等,数据开发工具更侧重于数据的存储、转换和管理,以确保数据的高效流动和可用性。
四、人员技能要求
1、数据挖掘人员技能要求
- 数据挖掘人员需要具备扎实的数学和统计学基础,因为数据挖掘中的算法设计和模型评估都离不开数学和统计学知识,例如概率论用于理解数据的不确定性,线性代数用于处理数据的矩阵运算等。
- 他们还需要熟练掌握数据挖掘算法和工具,并且对业务有一定的理解,在医疗数据挖掘中,挖掘人员需要了解医疗领域的一些基本概念和业务流程,才能更好地挖掘出有价值的信息,如疾病的预测模型等。
2、数据开发人员技能要求
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- 数据开发人员首先要精通数据库管理,包括数据库的设计、优化和维护,他们需要了解数据存储的原理和最佳实践,能够根据企业的数据需求设计合理的数据库结构。
- 掌握数据集成和ETL技术也是关键,能够处理不同数据源之间的数据融合问题,在大数据时代,数据开发人员还需要具备分布式系统的知识,以应对大规模数据的存储和处理挑战。
五、应用场景差异
1、数据挖掘应用场景
- 在市场营销领域,数据挖掘可用于客户细分,通过分析客户的人口统计学特征、购买行为等数据,将客户划分为不同的群体,如高价值客户、潜在客户等,以便企业制定针对性的营销策略,高端化妆品品牌可以根据客户的消费金额、购买频率等数据挖掘出高价值客户,然后为他们提供专属的服务和产品推荐。
- 在工业生产中,数据挖掘可用于设备故障预测,通过采集设备运行过程中的各种参数数据,如温度、压力、振动频率等,利用数据挖掘算法建立故障预测模型,当模型检测到设备运行数据接近故障模式时,可以提前发出预警,从而减少设备停机时间,提高生产效率。
2、数据开发应用场景
- 在企业数字化转型过程中,数据开发起到了构建数据基础的关键作用,一家传统制造企业想要向智能制造转型,数据开发团队需要构建一个包含生产数据、供应链数据、销售数据等的综合数据平台,以便企业能够对整个生产经营过程进行全面的监控和分析。
- 在互联网公司中,数据开发用于构建用户画像系统的数据基础,数据开发人员从多个数据源(如用户注册信息、浏览记录、社交关系等)获取数据,经过清洗、转换等操作后,将数据存储到合适的数据库中,为后续的数据挖掘和分析提供数据支持,从而实现精准的用户推荐和个性化服务。
数据挖掘和数据开发虽然都与数据相关,但在概念本质、目标导向、技术手段与工具、人员技能要求和应用场景等方面存在着明显的区别,二者相辅相成,共同为企业的数据驱动决策和发展提供支持。
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