How is Data Mining Different from Machine Learning?

我们生活在一个数据驱动的信息丰富的数字时代，企业不时地见证新的技术术语和概念。现在，越来越多的企业正在适应人工智能和机器学习，大数据和数据分析有大量的可能性，可以展现出奇迹。数据是一个重要的工具；然而，可用的数据越多，组织获得洞察力所需的时间就越长。

这就是为什么企业需要数据挖掘。数据挖掘为企业打开了各种机会，因为它具有描述性和预测性的能力。商业智能中的数据挖掘有助于未来的道路规划、产品开发和业务流程。此外，数据挖掘和机器学习都属于数据科学的总标题下。

当涉及到数据挖掘和机器学习的应用时，有很多重叠的地方，这就是为什么企业会交替使用它们。耐人寻味的是，在功能相似的情况下，这两种技术对数据的处理方式不同。不如我们仔细看看数据挖掘和机器学习，这样我们就知道如何抓住它们的不同端倪？

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从巨大的数据中提取关键信息。人们使用数据挖掘技术，在数据中发现新的、准确的、功能性的模式，从而找到意义和信息。

让我们来分解一下数据挖掘的过程，看看专家是如何实现功能和解决数据挑战的。

正如这个过程所表明的，数据挖掘是解决复杂数据挑战的一个有效途径。现在，数据挖掘还对你的业务有什么好处？

数据挖掘在商业中的好处

在当今竞争激烈的商业世界中，尽可能多地从数据中获得好处是至关重要的。以下是数据挖掘给企业带来的广泛好处。

如果你期待着充分使用数据挖掘的潜力，那么使用 "正确的工具来做正确的工作 "是至关重要的。当我们在谈论不同的工具和技术来实现不同的数据挖掘功能时，其中一个工具就是机器学习。

机器学习是数据挖掘的工具之一，它包括发现算法，以提高从数据中获得的经验的礼遇。数据挖掘使用机器学习精心制作的技术来预测结果，而机器学习是一种系统从有思想的数据集中学习的能力。

机器学习的发展为一些最棘手的问题带来了曙光，而这些问题的解决需要花费时间进行人工操作。今天，机器学习和数据挖掘已经使创建复杂的算法来处理大量数据并提供有用的结果变得更加容易。

数据挖掘使用两个组件（数据库和机器学习）进行数据管理和数据分析技术。它有助于提取有价值的数据，可以为产品或服务提供出色的见解。

然而，机器学习只使用算法，拥有自我学习能力，可以根据场景改变规则，找到解决方案。

另一个对比性的差异在于人类的努力，因为数据挖掘需要持续的人类干预，但机器学习只需要人类来定义算法。由于机器学习是一个自动化过程，与数据挖掘相比，它将自行工作，产生准确的结果。

数据挖掘仅限于数据的组织和收集方式，并作为一种手段从复杂的数据集中提取相关的见解。机器学习识别所有相关数据点之间的相关性，以提供准确的结论，并最终塑造模型的行为。

**例如，**CRM系统实施机器学习程序，以增强其关系智能，更好地了解客户。它可以分析过去的行动，以提高转换率和改善客户满意度的分数。这里有一个小的对比表，帮助你更好地区分数据挖掘和机器学习。

比较的基础	数据挖掘	机器学习
历史沿革	它于1930年被引入，被称为数据库中的知识发现。	它在1950年首次被引入到Samuel的跳棋游戏程序中。
起源	它起源于包含非结构化数据的传统数据库。	它起源于现有的数据和算法。
意义	它有助于从大型数据集中提取信息。	它从数据中引入了一种新的算法。
责任	它用于从现有数据中获取规则。	它教计算机学习和理解给定的规则。
性质	它更像是一个手工过程，需要人为干预。	它是一个自动化的过程，一旦设计被实施，就不需要人的努力。
实施	用户可以开发模型来使用数据挖掘技术。	用户可以在决策树、神经网络和人工智能的特定领域使用它。
应用与抽象	它被用于聚类分析，数据被从数据仓库中抽象出来。	它可以读取机器，用于网络搜索、信用评分、垃圾邮件过滤、欺诈检测和计算机设计。
范围	我们可以在有限的领域内应用它。	我们可以在广阔的领域中使用它。

数据挖掘程序有助于从历史数据中预测结果或从现有数据中找到新的解决方案。机器学习克服了数据挖掘的问题，帮助它以更快的方式发展。而且，机器学习更准确，更不容易出错，使它能够自己做出决定并解决问题。

然而，保持数据挖掘过程是至关重要的，因为它将定义一个特定企业的问题。需要数据挖掘和机器学习来推动企业，并以更好的方式共同工作。