隨著大數據在商業世界中變得越來越普遍，許多Web數據術語被遺忘了，其中許多術語我們并不清楚它們的含義。什么是數據挖掘？數據挖掘和預測分析之間有區別嗎？兩者有什么關系？所有這些都是很重要的問題，理解以后就可以科學的使用數據來造福企業。

如果企業希望通過有效的利用Web數據來預測未來趨勢而增加商機，那么了解Web數據中使用的各種術語至關重要。數據挖掘和預測分析是有助于建立強大的數據驅動決策的流程，是兩個經常使用的術語，甚至有時在數據應用場景中可以互換使用。但是要注意的是，預測分析不僅僅限于數據挖掘，還包括了使用數據挖掘中現有的數據預測下一步可能發生的情況。

什么是數據挖掘？?

數據挖掘是通過分析大量數據，以便查找數據的規律、關系以及發展趨勢的過程。它用于發現Web數據的相似性和關聯性，以幫助您獲得業務決策的見解。總之，數據挖掘過程的總體目標是從數據集中提取信息，并將其轉換為易于理解的結構，以供進一步使用。

數據挖掘用于很多的地方，如：金融研究，投資者可利用它來研究初創企業的財務狀況，以確定他們是否愿意提供資金；還可以用于收集銷售趨勢數據，以便更好地掌握銷售到庫存供需平衡關系，此外還可以挖掘獲得新的潛在客戶；還可以用于梳理社交媒體資料，網站和數字資產，以便收集有關公司理想線索的信息，從而開始開展宣傳活動；還可以用于產業數據，以便清晰了解上下游關系，商業綜合體信息......

什么是預測分析？?

預測分析是使用模型算法和機器學習，基于已有的數據模式來確定將來某行為某時間發生的可能性。預測分析的目的是利用過去已有的知識和發生過的事情來更好地了解未來以及做出合理的期望。?

數據挖掘和預測分析之間有什么區別？?

數據挖掘和預測分析都使用算法來發現新的見解，從而找到最佳的業務解決方案。數據挖掘過程主要基于算法來分析和提取信息，這些信息會自動發現數據中隱藏的規則和關系。?

而在預測分析中，該過程是使用數據模式通過機器學習進行預測。機器學習可同時獲取歷史和當前信息，然后將其應用于預測未來趨勢的模型。兩者之間的最大區別在于，數據挖掘可探索數據，而預測性分析則告訴將要發生什么而應該采取某些行動進行應對。

預測分析對企業的好處

將預測分析與數據挖掘這兩種方式有效的結合使用，將是一種非常強大而有效的方法。這可以幫助預測企業業務以后可能發生的情況，從而使領導者和關鍵決策者做出相應的計劃。與以前的方法相比，它對未來的展望更加準確和可靠。

由于80%的Web數據都是非結構化的，因此工具顯得尤為重要，這可以幫助企業快速意識并理解到數據的重要性，為企業提供有價值的見解。這些工具可以使企業從有邏輯與關聯的數據中了解到運用哪種方案可以獲得最佳結果，然后預測即將發生的事件從而采取有效的行動。

如今，每個行業的很多企業都在使用預測分析。而在預測分析工具中探碼科技相關的大數據產品能為企業提供從數據采集、處理分析到應用的數據全生命周期管理。包括：

• Dyson 數據采集——分布式網絡數據采集平臺。實現數據從采集，處理到應用的全生命周期管理；另類數據，網頁解析及采集自動化。
• Datale 數據分析——數據集中化分析平臺。專為數據工程師、數據科學家準備的代碼級數據聚合、監控、洞察、分析及商業智能平臺。
• Dagle 數據應用——數據驅動應用開發。平臺集云存儲、微服務，實現賬戶、消息、數據、管理、知識、內容于一體的SaaS化業務中臺。

預測分析是數據挖掘的未來

未來，Web數據量只會繼續增長。企業對數據的使用比以往任何時候都多，這也是企業與技術服務商的一個共識，根據全球新聞報告，2016年全球預測分析市場價值約為34.9億美元，預計到2022年將達到約109.5億美元，2016年至2022年的復合年增長率約為21％。

Web數據的重要性呈指數增長，怎么獲取Web數據？這就顯得至關重要。探碼科技可以提供重要Web數據洞察力來協助企業增長與成功。

Web數據采集是預測分析的第一步

是的，Web 3.0時代，網絡數據采集是挖掘數據價值的第一步！

數據被公認為是企業的石油與資產，但是必須在采集并處理以后才能成為企業的資產。從數據收集、數據挖掘的整個過程，再到分析和可視化，Web數據所提供的結果比以往任何時候都更具價值和意義，這使用戶可以放心地在Web數據上制定決策。

探碼科技作為成都的數據服務商，致力于大規模的數據處理和智能分析服務，是大數據、人工智能產品及服務提供商；致力于為政企提供數據采集、數據分析、數據應用和數據可視化等全產業鏈綜合服務，實現政企在大數據時代下獲得獨特競爭優勢和驅動創新業務價值。