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數據分析與數據挖掘的不同之處
2019-04-08
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現如今，數據分析和數據挖掘是兩個十分有前景的工作。就目前而言，人們在日常生活中都會積累大量的數據，而這些數據經過數據分析或者數據挖掘工作能夠獲得更大的價值。從字面上了解，數據分析就是去分析數據，而數據挖掘就是去挖掘數據。當然這種理解都是比較片面的，那么大家是否知道數據分析和數據挖掘的不同之處是什么呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。


首先我們說一下數據分析，其實現在數據分析能夠分為廣義的數據分析和狹義的數據分析，廣義的數據分析就包括狹義的數據分析和數據發掘，而我們經常說的數據分析即是指片面的數據分析，數據分析簡單來說，數據分析即是對數據進行分析。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。


那么數據分析的效果是什么呢？數據分析效果首先需要實現4個效果，分別是現狀分析、因素分析、猜測分析、定量。而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。


那么什么是數據挖掘呢？其實數據挖掘簡單來說就是從很多的數據中，經過統計學、人工智能、機器學習等辦法，發掘出不知道的、且有價值的信息和常識的進程。而數據挖掘的效果就是偏重處理四類疑問：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。


從中我們可以看出，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。所以要找一個最專業的數據挖掘，這樣才能夠更好的幫助大家解決問題。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于數據分析和數據挖掘的相關知識，總結下來就是數據分析的效果是實現現狀分析、因素分析、猜測分析、定量這四個效果，數據挖掘是發掘出不知道的、且有價值的信息和常識的進程。從中我們不難發現，數據分析和數據挖掘都是去尋找數據價值的方法。所以說，要想進入數據分析行業，就需要對這兩個工作有一定的認識。


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