数据挖掘与预测分析的区别与联系

随着大数据在商业世界中变得越来越普遍，许多Web数据术语被遗忘了，其中许多术语我们并不清楚它们的含义。什么是数据挖掘？数据挖掘和预测分析之间有区别吗？两者有什么关系？所有这些都是很重要的问题，理解以后就可以科学的使用数据来造福企业。

如果企业希望通过有效的利用Web数据来预测未来趋势而增加商机，那么了解Web数据中使用的各种术语至关重要。数据挖掘和预测分析是有助于建立强大的数据驱动决策的流程，是两个经常使用的术语，甚至有时在数据应用场景中可以互换使用。但是要注意的是，预测分析不仅仅限于数据挖掘，还包括了使用数据挖掘中现有的数据预测下一步可能发生的情况。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是通过分析大量数据，以便查找数据的规律、关系以及发展趋势的过程。它用于发现Web数据的相似性和关联性，以帮助您获得业务决策的见解。总之，数据挖掘过程的总体目标是从数据集中提取信息，并将其转换为易于理解的结构，以供进一步使用。

数据挖掘用于很多的地方，如：金融研究，投资者可利用它来研究初创企业的财务状况，以确定他们是否愿意提供资金；还可以用于收集销售趋势数据，以便更好地掌握销售到库存供需平衡关系，此外还可以挖掘获得新的潜在客户；还可以用于梳理社交媒体资料，网站和数字资产，以便收集有关公司理想线索的信息，从而开始开展宣传活动；还可以用于产业数据，以便清晰了解上下游关系，商业综合体信息......

什么是预测分析？

预测分析是使用模型算法和机器学习，基于已有的数据模式来确定将来某行为某时间发生的可能性。预测分析的目的是利用过去已有的知识和发生过的事情来更好地了解未来以及做出合理的期望。

数据挖掘和预测分析之间有什么区别？

数据挖掘和预测分析都使用算法来发现新的见解，从而找到最佳的业务解决方案。数据挖掘过程主要基于算法来分析和提取信息，这些信息会自动发现数据中隐藏的规则和关系。

而在预测分析中，该过程是使用数据模式通过机器学习进行预测。机器学习可同时获取历史和当前信息，然后将其应用于预测未来趋势的模型。两者之间的最大区别在于，数据挖掘可探索数据，而预测性分析则告诉将要发生什么而应该采取某些行动进行应对。

预测分析对企业的好处

将预测分析与数据挖掘这两种方式有效的结合使用，将是一种非常强大而有效的方法。这可以帮助预测企业业务以后可能发生的情况，从而使领导者和关键决策者做出相应的计划。与以前的方法相比，它对未来的展望更加准确和可靠。

由于80%的Web数据都是非结构化的，因此工具显得尤为重要，这可以帮助企业快速意识并理解到数据的重要性，为企业提供有价值的见解。这些工具可以使企业从有逻辑与关联的数据中了解到运用哪种方案可以获得最佳结果，然后预测即将发生的事件从而采取有效的行动。

如今，每个行业的很多企业都在使用预测分析。而在预测分析工具中探码科技相关的大数据产品能为企业提供从数据采集、处理分析到应用的数据全生命周期管理。包括：

Dyson 数据采集——分布式网络数据采集平台。实现数据从采集，处理到应用的全生命周期管理；另类数据，网页解析及采集自动化。
Datale 数据分析——数据集中化分析平台。专为数据工程师、数据科学家准备的代码级数据聚合、监控、洞察、分析及商业智能平台。
Dagle 数据应用——数据驱动应用开发。平台集云存储、微服务，实现账户、消息、数据、管理、知识、内容于一体的SaaS化业务中台。

预测分析是数据挖掘的未来

未来，Web数据量只会继续增长。企业对数据的使用比以往任何时候都多，这也是企业与技术服务商的一个共识，根据全球新闻报告，2016年全球预测分析市场价值约为34.9亿美元，预计到2022年将达到约109.5亿美元，2016年至2022年的复合年增长率约为21％。

Web数据的重要性呈指数增长，怎么获取Web数据？这就显得至关重要。探码科技可以提供重要Web数据洞察力来协助企业增长与成功。

Web数据采集是预测分析的第一步

是的，Web 3.0时代，网络数据采集是挖掘数据价值的第一步！

数据被公认为是企业的石油与资产，但是必须在采集并处理以后才能成为企业的资产。从数据收集、数据挖掘的整个过程，再到分析和可视化，Web数据所提供的结果比以往任何时候都更具价值和意义，这使用户可以放心地在Web数据上制定决策。

探码科技作为成都的数据服务商，致力于大规模的数据处理和智能分析服务，是大数据、人工智能产品及服务提供商；致力于为政企提供数据采集、数据分析、数据应用和数据可视化等全产业链综合服务，实现政企在大数据时代下获得独特竞争优势和驱动创新业务价值。