数据挖掘与文本挖掘的区别

文本挖掘有时又称文本挖掘、文本数据挖掘等，大致相当于文本分析，一般是指在文本处理过程中产生高质量的信息。

数据挖掘通常与计算机科学相关联，并且通过许多方法完成，例如统计、分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依赖于过去的经验法则）和模式识别。 文本挖掘，高质量的信息往往是通过分类和**生成的，比如模式识别。 文本挖掘通常涉及对输入文本的处理（通常与一些派生的语言特征和噪声消除一起进行分析，然后插入数据库）以生成结构化数据并最终评估和解释输出。

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数据挖掘。 数据挖掘），也翻译为数据挖掘、数据挖掘。这是一个数据库知识发现（英语：

数据库中的知识发现 （KDD）。 数据挖掘通常是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关。

专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别。

以及实现这些目标的许多其他方法。

文本挖掘，有时又称文本挖掘、文本数据挖掘等，大致相当于文本分析，一般是指在文本处理过程中产生高质量的信息。 高质量的信息往往是通过分类和**产生的，比如模式识别。 文本挖掘通常涉及对输入文本的处理（通常与一些派生的语言特征和噪声消除一起进行分析，然后插入数据库）以生成结构化数据。

并最终评估和解释输出。 '高品质'文本挖掘通常是指相关性、新颖性和兴趣的组合。 典型的文本挖掘方法包括文本分类、文本聚类、概念实体挖掘、生产精确分类、意见分析、文档摘要和实体关系模型（即命名实体之间的学习关系）。

借用高斯。 并将其重写给所有进行数据挖掘和文本挖掘的人。 “对数据挖掘和文本挖掘的无知，并不是缺乏相关知识，而是对数据挖掘和文本挖掘的依赖，而对他人的无知。”

数据挖掘与其他数据分析的区别。

1.数据挖掘与统计的区别：

统计学侧重于验证和测试假设，这意味着您在开始分析之前就知道模式或模型是什么。

另一方面，数据挖掘着眼于在没有指导的情况下生成假设和发现新模式。

这就是为什么国内很多企业都有自己的统计分析平台，比如ERP、CRM、业务的统计分析平台，这些统计分析平台与自身固有的业务息息相关，园内绝大多数人都开发了统计分析系统，但不能说这些统计分析和数据挖掘是一样的。

2.数据挖掘与分析的区别：

分析使用技术来推动业务价值，而数据挖掘是分析的核心，也是其起点。 IBM PASW Modeler 是分析的起点。

在实际工作中，可以只在数据挖掘后进行**分析，比如根据现有数据，通过数据挖掘算法找到数据规律后，对未来一段时间内数据的走势进行分析。

3.数据挖掘与商业智能的区别：

数据挖掘侧重于未来，而商业智能侧重于对现有数据的统计分析和报告，例如报告、OLAP 分析等。

数据挖掘也称为数据分析、知识发现等。 也许你觉得数据查询、数据检索也是数据分析，那只是肤浅的，没有智能，不能算是数据分析，也就是所谓的数据检索等等，不是数据分析，数据分析就是数据挖掘。

在我看来，数据挖掘是一种通过分析每条数据并从大量数据中找到其模式来从更广泛的数据中寻找未知价值的技术。 数据分析是指从收集到的和现有的数据中发现规律，提取有用的信息并得出结论，然后对数据进行详细研究和总结的过程。

数据分析的目的与数据挖掘不同，数据分析有一个明确的分析组，即对组进行分、分、组合等各个维度来发现问题，而数据挖掘的目标群体是不确定的，我们需要更多地从数据的内部连接来分析， 从而结合业务、用户和数据进行更深入的解读。

数据分析与数据挖掘不同，一般来说，数据分析是基于客观数据进行持续验证和假设，而数据挖掘没有假设，但你也必须根据模型的输出给出你的判断标准。

分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）。

数据越多，模型越准确，变量越多，数据之间的关系越清晰。

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数据分析更依赖于业务知识，数据挖掘更注重技术的实现，对业务的要求略有降低，数据挖掘往往需要更大的数据量，而数据量越大，对技术的要求就越高，需要更强的编程能力、数学能力和机器学习能力。 从结果的角度来看，数据分析更注重结果的呈现，需要结合业务知识进行解读。 数据挖掘的结果是一个模型，通过该模型分析整个数据的规律，一次性实现对未来最好的结果，例如判断用户的特征以及用户适合什么样的营销活动。

显然，数据挖掘比数据分析更深入一些。 数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

数据分析侧重于定性分析。

数据挖掘侧重于定量分析。

数据挖掘是指对大量数据进行分类的自动化过程，通过数据分析识别趋势和模式，并建立关系以解决业务问题。 换句话说，数据挖掘是提取隐藏在大量人们事先不知道的不完整、嘈杂、模糊和随机数据中的潜在有用信息和知识的过程。

原则上，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库和瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集仿租赁市场、交易数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多数据（文本、图像、音频）、网络、数据流、时序数据库等。 因此，数据挖掘具有以下特征：

1）数据集大且不完整。

数据挖掘所需的数据集非常大，只有数据集越大，得到的定律才能越接近实际液体氦的正确实际定律，结果就会越准确。 除此之外，数据通常不完整。

2）不准确。

数据挖掘存在不准确之处，主要是由于数据噪声大。 例如，在商业中，用户可能会提供虚假数据; 在工厂环境中，正常数据经常受到电磁或辐射干扰，并且经常违反正常值。 这些异常且绝对不可能的数据（称为噪声）可能导致数据挖掘不准确。

3）模糊和随机。

数据挖掘是模糊和随机的。 这里的歧义可能与不准确有关。 由于数据的不准确，只能整体观察数据，或者因为涉及个人信息，无法获得一些具体内容，这时，如果想做相关的分析操作，只能做一些一般性的分析，无法做出准确的判断。

对于数据的随机性有两种解释，一种是得到的数字是随机的; 我们不知道用户到底在填写什么。 二是分析结果是随机的。 将数据交给机器进行判断和学习，然后所有操作都是灰盒操作。

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这是关于从大量未知数据中找到您需要的知识。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值、有意义、有趣、未知的知识，而不是从“未知数据”中寻找“你需要的”。

数据当然是已知的。

可能找到的知识结构由所使用的方法数据模式决定。

具体知识是否是“知识”，是否有用，是否需要，都不是算法或数据挖掘技术的问题。 这是实施者需要解决的问题。

这就像从一本**书中拿出单词和概念来制作字典，这个过程就是数据挖掘。 字典可能有关键词的频率，单词之间可能有关系，但你如何解释结果或结果激发了你的灵感是你的事。

简而言之，数据挖掘是商业智能加数据库技术的一个夸张概念。 它实际上只不过是一种抽象技术，将数据提供到可理解的描述中。 如果你想解决一个真正的问题，就要由专家来分析结果。

技术：数据挖掘是大量不完整、噪声大、模糊不清、随机的实际应用数据。

，提取隐含在其中且人们事先不知道的潜在有用信息和知识的过程。

业务层面：数据挖掘是一种新的业务信息处理技术，其主要特点是业务数据库数量较多。

对业务数据进行提取、转换、分析和其他建模，以提取关键数据以支持业务决策。

数据挖掘的任务。

任务：基于其他属性的值，特定（目标）属性的值，如回归、分类、异常检测等。

描述任务：查找汇总数据中潜在联系的模式，例如关联分析、进化分析、聚类分析和序列模型。

发掘。

分类是在一组具有已知类指示符的样本中训练分类器，以对未知样本进行分类。 分类算法的分类过程是建立分类模型来描述预先确定的数据集或概念集，并通过分析属性描述的数据库元组来构建模型。