机器学习和数据挖掘的关系

### 机器学习与数据挖掘的关系

在信息技术领域，机器学习和数据挖掘紧密相连却又各有侧重。两者都致力于从大量数据中提取有价值的信息。

#### 数据挖掘聚焦于探索性数据分析
数据挖掘主要通过无监督学习方法来发现隐藏模式和未知趋势[^1]。这一过程通常不需要预先设定的目标变量，而是旨在揭示数据集内部结构及其特性。

#### 机器学习强调预测建模
相比之下，机器学习更关注构建能够对未来事件做出准确预测的模型。这涉及到利用历史数据训练算法，使其可以识别特定输入对应的输出结果，并应用于新观察到的数据上进行推断。

尽管如此，在实际应用过程中二者往往相互补充：

- **特征工程**：为了提高机器学习的效果，常常需要借助数据挖掘技术来进行有效的特征选择与转换；

- **模型评估**：当完成一个分类器或其他类型的预测工具开发之后，则可以通过数据挖掘手段进一步分析其性能表现；

- **应用场景重叠**：许多商业智能项目既包含了典型的数据挖掘任务（如客户细分），也涵盖了基于已有案例做决策支持所需的机器学习组件（比如信用评分卡建立）。

综上所述，虽然定义上有区别，但在解决复杂业务挑战方面，这两种学科经常携手合作共同发挥作用。

# Python 示例展示了如何使用pandas库读取CSV文件并执行简单的描述统计操作，
# 这种初步处理属于数据挖掘范畴。
import pandas as pd

data = pd.read_csv('example.csv')
print(data.describe())