數據挖掘與數據分析的區別

       數據分析只是在已定的假設中處理原有的計算方法和統計方法，將數據分析轉化為信息，認知，轉化為有效的預測和決策。這時候就需要數據挖掘，也就是我們數據分析師系統成長之路的上一層。下面就讓小編為大家介紹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的區別

      數據挖掘與數據分析的區別

1，數據分析（狹義）：

（1）定義：簡單來說，數據分析就是對數據進行分析。專業的說法，數據分析是指根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的數據進行處理與分析，提取有價值的信息，發揮數據的作用。

（2）作用：它主要實現三大作用：現狀分析、原因分析、預測分析（定量）。數據分析的目標明確，先做假設，然后通過數據分析來驗證假設是否正確，從而得到相應的結論。

（3）方法：主要采用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

（4）結果：數據分析一般都是得到一個指標統計量結果，如總和、平均值等，這些指標數據都需要與業務結合進行解讀，才能發揮出數據的價值與作用；

2，數據挖掘

（1）定義：數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。

（2）作用：數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測（定量、定性），數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律；如我們常說的數據挖掘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價值的信息；

（3）方法：主要采用決策樹、神經網絡、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智能、機器學習等方法進行挖掘；

（4）結果：輸出模型或規則，并且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。

       數據挖掘與數據分析緊密相連，具有循環遞歸的關系。數據分析結果需要進一步的數據挖掘來指導決策，數據挖掘的價值評估過程需要調整先驗約束，然后再進行數據分析。以上就是小編為大家分享的數據挖掘與數據分析的區別，希望本章內容對大家有所幫助。