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數據分析和數據挖掘的區別是什么？
2018-12-12
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就目前而言，大數據、數據分析、物聯網、人工智能的不斷發展使得各行各業積累了很多的原始數據，尤其是在這個互聯網時代中，數據不斷的擴大。對于數據的正誤以及是夠有價值都是比較重要的，于是就有了數據分析這個行業，但是數據行業的新人對于數據分析和數據挖掘不是很清楚多了，那么現在就給大家講講數據分析和數據挖掘的區別是什么。


從廣義來講，數據分析就是數據分析和數據挖掘，但是從狹義來講，數據分析和數據挖掘不是種事物?，F在我們就具體的講講數據分析和數據挖掘。專業的說法，數據分析是指依據分析目的，用恰當的統計分析辦法及東西，對收集來的數據進行處理與分析，獲取有價值的信息，發揮數據的效果。那么什么是數據的分析效果呢？數據分析效果首先實現三大效果：現狀分析、因素分析、猜測分析、定量。數據分析的方針清晰，先做假定，然后經過數據分析來驗證假定是不是準確，然后得到相應的定論。


現在就講講數據挖掘。簡單來說數據挖掘是指從很多的數據中，經過統計學、人工智能、機器學習等辦法，發掘出不明且有價值的信息和常識的進程。挖掘效果就是數據發掘首要偏重處理四類疑問，這四類疑問就是分類、聚類、相關和猜測，數據發掘的重點在尋找不知道的形式與規律。試想一下，數據挖掘工作如果做的不好，挖掘的數據都不是很好的數據，那么分析出的結果也并不是準確的，這不但浪費了時間，而且后續的工作完全沒了意義。數據挖掘就是挖出好的數據從而為數據分析做好一個鋪墊。使得數據分析工作做得更好。


總的來說，數據分析與數據發掘的本質都是相同的，都是從數據里面發現關于事務的常識有價值的信息，然后協助事務運營、改善商品以及協助企業做非常好的決策。由此可見，數據分析工作的好壞取決于數據挖掘工作的好壞，大家在進行數據分析工作之前一定要好好的注意好數據挖掘工作，只有注意到了數據挖掘工作，才能夠得出一些不錯的數據，從而為數據分析工作做好鋪墊，最后分析出一個準確的數據。


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