数据挖掘与机器学习：主要 4 差异

随着技术的不断进步和扩展，一系列全新的技术术语和概念不时诞生。 随着大数据和数据科学的出现，今天，我们有了人工智能、机器学习和深度学习。 由于这些新技术都是相互关联和联系的，人们往往倾向于互换技术术语。 两个这样的术语是“数据挖掘”和“机器学习”。

数据挖掘与机器学习的争论已经持续了很长时间。 尽管这两个数据科学概念自 1930 年代以来一直存在于我们身边，但它们直到最近才脱颖而出。 通常，由于两者之间存在某些相似的特征，人们倾向于模糊数据挖掘和机器学习之间的区别线。 然而，两者本质上是不同的，这就是我们希望在这篇文章中揭示的——数据挖掘和机器学习之间的区别。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指通过多种学科和工具的组合，包括计算机科学、机器学习、统计学和数据库系统，在大型复杂数据集中发现有意义的模式的过程。 数据挖掘是机器学习的一个子集，它围绕通过无监督学习进行的探索性数据分析。

数据挖掘的最终目标是从数据集中提取相关信息（而不是“提取”原始数据本身），并将其转化为精通业务的洞察力以供进一步使用。 如果您是初学者并且有兴趣了解有关数据科学的更多信息，请查看我们来自顶尖大学的数据科学认证。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支。 它是对智能算法和统计模型的科学研究，机器（计算机）可以使用这些算法和统计模型来执行类似人类的任务，而无需对其进行明确的编程或训练。 机器学习算法的一个独特方面是它们可以通过经验学习。

数据挖掘与机器学习：主要区别

数据挖掘和机器学习都是数据科学的子领域。 所以，自然而然，它们是相互关联的。 事实上，数据挖掘是机器学习的重要组成部分，它用于发现隐藏在大量数据中的有价值的模式和趋势。

数据挖掘和机器学习都采用先进的算法来发现相关的数据模式。 然而，即使数据挖掘和机器学习相互交叉，它们在使用方式上也存在相当大的差异。

让我们看一下数据挖掘和机器学习之间的一些核心区别。

1. 数据的使用

数据挖掘和机器学习之间的主要区别在于它们如何使用数据并将其应用于各种应用程序。 虽然数据挖掘依赖于从中提取有意义模式的大量大数据存储库，但机器学习主要使用算法而不是原始数据。

数据挖掘用于许多不同的目的。 例如，BFSI 公司可以使用它进行金融研究，而电子商务公司可以使用它来挖掘销售数据，以确定当前市场的主要趋势。 数据挖掘还可用于梳理网站、社交媒体资料，甚至数字资产，以获得对品牌或公司潜在潜在客户的洞察——它可以帮助在 10 分钟内产生 10,000 个潜在客户！

相反，尽管机器学习结合了数据挖掘的原理，但它试图建立自动相关性以从中学习并将发现应用于新的 ML 算法。 由于 ML 算法被编程为从经验中学习，因此它们会不断改进，从而随着时间的推移提供更准确的结果。

2.学习基础

尽管数据挖掘和机器学习的学习基础相同，但它们的方法不同。

数据挖掘利用现有信息来识别可以塑造企业决策过程的新兴模式。 服装品牌 Free People 使用数据挖掘来浏览大量现有客户记录，从而为个人客户创建个性化的产品推荐。

然而，机器学习可以从现有数据中“学习”，并为机器自学创造理想的学习基础。 机器学习查看模式并从中学习以预测未来事件的趋势，而数据挖掘则作为机器学习的信息源。

与数据挖掘不同，机器学习可以自动识别现有数据之间的关系。

阅读：印度的数据挖掘项目

3. 识别数据中的模式

收集数据后，真正的挑战在于理解它——分析和解释部分对于将原始数据转化为即用型业务洞察力至关重要。 这是数据科学家和数据分析师必须决定使用哪种软件和工具来分析和解释大量非结构化数据并在其中找到可识别模式的地方。 阅读 2020 年最常用的数据科学工具。

如果你跳过这一步，你所掌握的数据将毫无用处。 数据挖掘可以通过分类和序列分析揭示一些有用的模式，而机器学习可以通过使用与数据挖掘相同的算法来自动学习和适应收集的数据，从而将这一点提高一个档次。 这就是机器学习现在越来越多地用于恶意软件检测的原因。

根据机构情报公司Deep Instinct的说法，每个新恶意软件都保留了与旧版本几乎相同的代码，并且只有 2-10% 的恶意软件文件在迭代之间发生变化。 Deep Instinct 的 ML 模型可以非常准确地预测系统中的哪些文件是恶意软件文件，尽管存在 2-10% 的差异。

4. 准确性

数据挖掘和机器学习都用于增强和提高累积数据的准确性。 但是，数据挖掘及其分析仅限于数据的组织和收集方式。 数据挖掘是一种从复杂数据集中提取相关见解以提高机器学习算法和模型的预测能力的手段。

正如我们之前提到的，数据挖掘可能会错过手头数据之间的多重联系和关系，但机器学习不会——它可以识别所有相关数据点之间的相关性，以提供高度准确的结论并最终塑造模型的行为。

例如，机器学习现在被用于 CRM 系统以增强他们的关系智能，从而使公司的销售团队能够更好地了解他们的客户。 机器学习驱动的 CRM 系统可以分析过去的行为以提高转化率并提高客户满意度得分。 此外，机器学习可以训练 CRM 系统准确预测哪些产品/服务会卖得最好，什么时候卖得最好，卖给哪些客户群。

数据挖掘与机器学习：未来

根据最近对大数据的估计，到今年，也就是到 2020 年，地球上的每个人每秒将产生大约 1.7 兆字节的新信息。 因此，全球数据将从4.4 泽字节增长到 44 泽字节！

随着越来越多的数据每秒不断积累，对数据挖掘、机器学习和人工智能等数据科学工具的需求必然会随着时间的推移而增加。 了解有关机器学习应用的更多信息。

所有使用大数据的公司、组织和机构都将继续创造对数据挖掘和机器学习等先进技术的需求，以收集数据并出于商业目的对其进行分析和解释。 当然，这两种新兴技术的未来都非常有希望。

在 2004 年 8 月的DM Review中，Lou Agosta指出： “数据挖掘的未来在于预测分析。” 预测分析最重要的应用之一是在医学研究领域。 预测分析或“一键式数据挖掘”简化和自动化数据挖掘过程，从而使研究人员能够在整个生命科学领域应用高级分析，从药物发现到营销。

目前，机器学习和数据挖掘等技术仍处于起步阶段，未来还会有更多。 随着这些技术随着时间的推移而成熟，新的应用程序、用例和突破将会出现，从而进一步改变我们的生活。 请放心，尽管存在差异，但数据挖掘和机器学习将继续错综复杂地发挥作用以理解数据。

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