Question

数据挖掘建模和算法区别

数据挖掘的各类算法（决策树模型的C4.5和5.0算法）还有经常说的【数据挖掘建模】。这里面的说的【数据挖掘建模】和决策树模型还有算法都怎么理解啊？如果我把【数据挖掘建模】看成是自己的整个数据挖掘过程的结果，算法是整个过程使用的数据分析方法，决策树模型看成是人家做好的完整的数据挖掘过程可以么，或者说还有什么要补充的理解么

Answer 1

1. 数据挖掘建模是一个过程，一般通过数据行业理解、数据预处理、算法选取、测试评估、部署应用这几个环节，算法是一种的模块，现在的大数据挖掘并不在算法而在数据。

2. 数据挖掘建模可以称为一个手段，一整套方案，来实现目标，它是个大方向；
   用决策树建模可以认为是比较具体的策略，套路，但是也包含了很多细致的算法；
   
   

Answer 2

数据挖掘建模可以称为一个手段，一整套方案，来实现目标，它是个大方向；
用决策树建模可以认为是比较具体的策略，套路，但是也包含了很多细致的算法；
C4.5或C5.0这是具体的决策树算法。

如：
目标：把树弄倒
数据挖掘建模：用砍的方式，弄倒
决策树建模：用铁器将树砍倒
C5.0算法：一把铁斧子，即用铁制的斧子将树砍倒