數據挖掘與數據分析，數據挖掘與數據分析的區別

       數據分析是把數據轉化為信息的工具，數據挖掘就是把信息轉化為認知的工具。要從數據(即認知)中提取一定的規律，我們經常需要把數據分析和數據挖掘結合起來使用。接下來就由小編為您介紹數據挖掘與數據分析，數據挖掘與數據分析的區別。

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數據挖掘與數據分析

一、概念區分

數據分析：基于資料庫系統及應用程式，可直觀地瀏覽統計分析系統中的資料，使資料能迅速得到所需之結果；這就是最基本的資料分析功能，也是我們進入信息化時代，除了重組業務流程、提升行業效率、降低成本之外的方法。此外，數據分析更多的是指從歷史數據中挖掘出有價值的信息，使決策更加科學。而數據分析則更多地是通過對數據的歷史分布進行分析，從而獲得一些有價值的信息。此外，數據分析的另一個重要功能就是數據可視化。

數據挖掘：數據挖掘就是通過算法從海量數據中尋找隱藏在其中的信息。從本質上講，數據挖掘是機器學習和人工智能的基礎，其主要目標是從大量的數據源中提取出超集的信息，然后把這些信息合并，使你發現你從未想到過的模式和內在關系。這就是說，數據挖掘并非用于驗證假設的一種方法，而是用于構造各種不同的假設。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能有關聯，但它無法告訴你A和B之間有什么關聯。機器學習就是從假設空間H中求出假設函數g的近似目標函數f。數據挖掘就是從大量數據中發現數據彼此之間的特征。

挖掘方法則主要有：分類、估計、預測、相關分組或關聯規則、群集、復雜數據類型挖掘(Text、Web、圖形圖像、視頻、音頻等)。

二、多維比較區分

數據分析多運用統計知識，對源資料進行描述性和探索性分析，從中發現有價值的信息，對現狀進行評價和修正。數據采掘不僅要利用統計知識，而且要利用機器學習的知識，這里將涉及模型的概念。數據挖掘具有更深層次的發現未知規律和價值。

就依賴知識而言，數據分析更多地依賴于業務知識，數據挖掘主要集中在技術的實現上，對于業務的需求略微降低。

就數據量而言，數據挖掘需要的數據量較大，而數據量越大，對技術的要求就越高。

在技術上對數據挖掘技術提出了更高的要求，要求具有較強的編程能力、數學能力和機器學習能力。

在結果上，數據分析更注重結果的呈現，需要結合商業知識進行解讀。并且數據挖掘的結果是一個模型，通過該模型對整個數據進行分析，實現了對未來的預測，比如判斷用戶特點、用戶適合何種營銷活動等。很明顯，數據挖掘比數據分析更深一層。

      數據分析更像是對歷史數據的一種統計分析過程，例如，我們可以通過分析歷史數據得出粗略的結論，但是當我們想深入探究為什么會有這一結論時，我們需要進行數據挖掘，探究導致這一結論的各種因素，然后在結論和因素之間建立一個模型，這樣我們就可以用它來預測可能的結論。以上就是小編為您帶來的數據挖掘與數據分析，數據挖掘與數據分析的區別。