大数据,数据挖掘,机器学习的区别

大数据,数据挖掘,机器学习的区别主要是本质上的不同。大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是从数据中提取潜在的、有价值的信息。机器学习是让计算机能够自动地从某些数据中总结规律,并得出某种预测模型,进而利用该模型对未知数据进行预测的方法。

大数据,数据挖掘,机器学习的区别

一、本质不同

1、大数据(big data)

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、机器学习(Machine Learning)

本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习(Deep Learning)等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程,如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳,总结规律,从而预测未来的过程。

3、数据挖掘(Data mining)

又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

延伸阅读

数据挖掘应用领域

目前数据挖掘在各行各业应用广泛,尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果,简单阐述一下在金融行业数据挖掘的应用。

(1)风险控制(贷款偿还预测和客户信用评价)

有很多因素会对货款偿还效能和客户信用等级计算产生不同程度的影响。数据挖掘的方法,如特征选择和属性相关性计算,有助于识别重要的因素和非相关因素。例如,与货款偿还风险相关的因素,包括货款率、贷款期限、负债率、偿还与收入(payment—to—income)比率、客户收入水平、受教育程度、居住地区、信用历史等等。而其中偿还与收入比率是主导因素,受教育水平和负债率则不是。银行可以据此调整货款发放政策,以便将货款发放给那些曾被拒绝但根据关键因素分析,其基本信息显示是相对低风险的申请者。

(2)交叉销售(业务关联分析)

通过关联分析可找出数据库中隐藏的关联网,银行存储了大量的客户交易信息,可对客户的收入水平、消费习惯、购买物品等指标进行挖掘分析,找出客户的潜在需求;并对各个理财产品进行交叉分析,找出关联性较强的产品,从而对客户进行有针对性的关联营销,提高银行业绩。

(3)客户市场细分

根据银行大量的客户资料以及客户存储款情况,利用有效的聚类或者协同过滤,将客户有效地划分为不同的组,使得具有相同存储和贷款行为的客户分为一组,从而可以对每一组总结各自每个组的特点,对每个组开展有针对性活动。

此外,针对不同的客户类型(例如大客户类型,潜在价值高,但是忠诚度很难保持)设计出量体裁衣的产品组合、沟通方式,以及客户服务,从而达到提高客户忠诚度、实现关联销售、优异化定价、产品直销、产品再设计,以及渠道管理的目的。而这些目标的实现,致使客户管理总体成本降低,客户关系得以改善,最终成功实现零售业务块利润率的提高。

(4)客户流失预警

根据客户属性特征、存储款、贷款、金融产品使用等数据,运用数据挖掘技术,找到流失客户的共同特征,从而针对具有相似特征的客户还未流失前,进行有针对性的弥补或者营销活动,从而起到避免客户流失到其他公司的作用,起到稳定本企业客户的作用。

(5)新客户开发以及新产品推广

通过探索性的数据挖掘方法,如自动探测聚类和购物篮分析,可以用来找出客户数据库中的特征,预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配,以增加营销活动的效果。

数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中,可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群,也可以把客户进行聚类分析让其自然分群,通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化,找到新的可赢利目标客户。

(6)贷款偿还预测

贷款偿还预测对银行业务相当重要的。贷款偿还风险相关的因素包括贷款率,贷款期限,负债率(月负债总额与月收入总额之比),偿还与收入比率(payment-to-income),客户收入水平,受教育水平,居住信息,信用历史等等,通过数据挖掘预测手段,可以提早预测哪些用户有可能偿还违约,哪些用户曾经贷款被拒但是预测结果却是低风险。

(7)反洗钱活动

金融交易活动是洗钱犯罪行为的一个重要环节,通过分析金融机构的客户信息和交易数据,运用合适的数据挖掘方法,介乎客户背景,识别出可疑金融交易记录,最后根据贝叶斯判定原理,综合各个层次的可疑信息,得到交易记录的整体可疑度,最终为反洗钱监测提供快速准确的参考。

(8)其他决策支持

比如营销活动预演,理财产品收益以及效果评估,多维分析报告等等。海量用户数据对于未来金融应用业务将非常关键,有大量的社交、支付、理财数据通过云计算还有专业的分析挖掘,能够为金融机构大幅的降低运营成本,还有服务成本,并提升风控的能力。

文章标题:大数据,数据挖掘,机器学习的区别,发布者:小编,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/46814

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
小编小编认证作者
上一篇 2023年3月10日 下午7:00
下一篇 2023年3月13日 上午11:47

相关推荐

  • 如何管理项目组合方案

    管理项目组合方案的关键在于综合评估、优先级排序、资源优化分配、定期审查与调整、以及风险管理。通过这些策略,组织能够确保其项目组合与长期战略目标一致,同时优化投资回报。其中,综合评估是起点,它包括对项目组合中每个项目的价值、成本、风险、以及对组织战略贡献的评估,是决定项目如何排序和资源如何分配的基础。…

    2024年4月10日
    5000
  • 如何管理好项目部

    管理好项目部主要依靠几个关键策略:明确项目目标、确立明晰的沟通机制、有效的资源分配、风险管理以及团队建设。这些策略共同构建了项目管理的基础框架,帮助项目部顺利达成既定目标。其中,确立明晰的沟通机制尤为关键,因为有效的沟通能够确保信息在项目团队成员之间流通无阻、问题及时发现并解决,同时也有助于加强团队…

    2024年4月10日
    4200
  • devops什么角色

    开门见山:DevOps角色通常包括跨功能的专业人员,他们共用责任、改进软件交付的过程与实践、保持系统的操作稳定性。具体来说,这些角色包含1、开发与运维综合专家、2、自动化架构师、3、质量保障工程师、4、安全工程师、5、系统管理员、6、发布经理。在这些角色中,自动化架构师扮演了关键角色,为软件开发过程…

    2024年3月26日
    7900
  • 办公室自动化oa属于

    办公室自动化OA属于信息管理系统工具,重要作用在于提升办事效率、协同配合增强、数据处理优化、通信便捷化。特别是在数据处理方面,OA 系统能够加速信息的收集、存储及分析,提供决策支持,减少纸质文件的使用。 — 一、定义与功能阐释 办公室自动化(Office Automation, 简称OA…

    2024年1月11日
    21400
  • 迅雷的“分享加速”和“P2P加速”有什么区别

    迅雷的“分享加速”和“P2P加速”的区别有:1、原理不同;2、应用场景不同。原理不同是指“分享加速”的原理为使用迅雷加速的用户之间共享资源,并将下载任务交给其他加速用户共同完成,而“P2P加速”则是在不同用户之间直接传输数据。 一、迅雷的“分享加速”和“P2P加速”有什么区别 迅雷的“分享加速”和“…

    2023年4月2日
    1.6K00
  • 什么是devops团队

    什么是DevOps团队? 开门见山,DevOps团队代表着一种跨领域集成,旨在通过自动化、合作与快速反馈循环实现软件开发的加速和优化。针对这个概念有三个要点:1、跨学科的合作文化、2、自动化流程的实施、3、持续的改进和快速反馈。特别是跨学科的合作文化部分,它凸显了DevOps团队不仅需要开发人员和运…

    2024年3月26日
    6500
  • C,C++,C#,Java分别擅长开发什么方面的软件

    C语言擅长开发系统程序、驱动程序、实现复杂的算法和对性能要求很高的程序。c++可以开发系统程序和开发性能很高的应用程序,如游戏引擎。c#和java一般用于开发各种类型的应用程序,如网络程序、游戏程序等。 c语言 c语言擅长开发系统程序、驱动程序、实现复杂的算法和对性能要求很高的程序,也可以用于嵌入式…

    2023年2月21日
    1.3K00
  • 项目部收取分包管理费如何使用

    项目部在收取分包管理费后,通常会将这些费用用于项目管理、人员成本、现场施工安全与质量控制、以及项目配套设施的维护和管理中。项目管理是这其中的核心环节,涉及到项目的日常运营、进度监控、物资采购管理等方面,确保项目在预设的时间、成本及质量目标内顺利完成。 一、项目管理 项目管理包括但不限于项目计划的制定…

    2024年4月11日
    4300
  • 用友网络刘剑锋:企业服务云生态尚处建设阶段,大团队管理核心是凝聚共识

    刘剑锋,用友网络科技股份有限公司副总裁兼集团产品总监所负责主导规划、架构的用友高端NC集团管理和电子商务平台软件的产品,为国内1.5万多家集团企业提供信息系统解决方案。目前任用友新一代商业创新平台YonBIP产品总监,负责YonBIP产品的整体规划和应用架构。 文 | 多 肉 编辑 | 笑 笑 亲历…

    2022年3月20日
    70200
  • Java中的密码学和加密算法有哪些

    Java密码学领域横跨多种算法,1、对称加密算法如AES和DES;2、非对称加密算法包括RSA和椭圆曲线加密(ECC);3、散列函数有SHA-256和MD5;4、数字签名使用RSA或DSA;5、消息认证码如HMAC;6、密码学协议支持SSL/TLS。详细论述对称加密算法,它依赖于单一密钥用于加密和解…

    2024年1月8日
    25600

发表回复

登录后才能评论
注册PingCode 在线客服
站长微信
站长微信
电话联系

400-800-1024

工作日9:30-21:00在线

分享本页
返回顶部