数据挖掘和文本挖掘的区别

数据挖掘： 数据挖掘是从大型数据集中寻找模式和提取有用数据的过程。它用于将原始数据转换为有用的数据。数据挖掘对于改进公司的营销策略非常有用，因为借助结构化数据，我们可以研究来自不同数据库的数据，然后获得更多创新想法以提高组织的生产力。文本挖掘只是数据挖掘的一部分。

文本挖掘： 文本挖掘基本上是一种人工智能技术，涉及处理来自各种文本文档的数据。许多深度学习算法用于对文本进行有效评估。在文本挖掘中，数据以非结构化格式存储。它主要使用语言学原理来评估文档中的文本。

下面是数据挖掘和文本挖掘之间的差异表：

编号	数据挖掘	文本挖掘
1	数据挖掘是以结构化形式处理原始数据的统计技术。	文本挖掘是数据挖掘的一部分，涉及对文档中的文本进行处理。
2	预先存在的数据库和电子表格用于收集信息。	文本用于收集高质量的信息。
3	数据处理直接进行。	数据的处理是在语言上完成的。
4	统计技术用于评估数据。	计算语言学原理用于评估文本。
5	在数据挖掘中，数据以结构化格式存储。	在文本挖掘中，数据以非结构化格式存储。
6	数据同质化，易于检索。	数据是异构的，并不那么容易检索。
7	数据挖掘支持混合数据挖掘。	在文本挖掘中，只对文本进行挖掘。
8	数据挖掘结合了人工智能、机器学习和统计，并将其应用于数据。	文本挖掘将模式识别和自然语言处理应用于非结构化数据。
9	数据挖掘用于营销、医药、保健等领域。	文本挖掘用于生物科学和客户档案分析等领域。