データマイニングとデータ分析の違いは何ですか?

違い: 1. 「データ分析」によって引き出される結論は人間の知的活動の結果ですが、「データマイニング」によって引き出される結論は学習セット（またはトレーニングセット）から機械によって発見された知識です。 、サンプルセット】 ルール; 2. 「データ分析」では数理モデルを確立できず手動でのモデリングが必要ですが、「データマイニング」では数理モデリングが直接完了します。

#この記事の動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

データマイニングとデータ分析の違いは何ですか?

データマイニングとは、膨大なデータから隠されたルールを見つけることです。データ分析には一般に明確な目標があります。

データ マイニングとデータ分析の主な違い

1. 「データ分析」の焦点はデータの観察にありますが、「データ マイニング」の焦点はデータから発見する「ナレッジルール」KDD（Knowledge Discover in Database）。

2. 「データ分析」によって引き出される結論は人間の知的活動の結果ですが、「データマイニング」によって引き出される結論は学習セット (またはトレーニング セット、サンプルセット）。

3. 結論を導き出す「データ分析」の適用は人間の知的活動ですが、「データマイニング」によって発見された知識ルールは予測に直接適用できます。

4. 「データ分析」では数学的モデルを確立できず手動でのモデリングが必要ですが、「データマイニング」では数学的モデリングが直接完了します。例えば、従来のサイバネティックモデリングの本質は入力変数と出力変数の関数関係を記述することでしたが、「データマイニング」は機械学習によって入力と出力の関数関係を自動的に確立することができ、KDDから導き出された「ルール」に従って、与えられた一連の入力パラメータから、一連の出力量を生成できます。

簡単な例:

電気通信事業者に期限までにお金を支払わない人がいます。その人を見つけるにはどうすればよいでしょうか?

データ分析: データの観察により、期限までにお金を支払わなかった貧困層が82%を占めていることがわかりました。つまり、収入が低い人は支払いが遅れる傾向にあるということになります。結論としては、関税を引き下げる必要がある。

データマイニング: 書かれたアルゴリズムを通じて、根深い理由を自分で発見します。その理由としては、五環状道路の外に住んでいる人が遠隔地のため支払いが間に合わないことが考えられます。結論としては、より多くのビジネスホールやセルフサービスの支払いポイントを設置する必要があるということです。

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