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簡述數據挖掘和數據分析的區別（一）
2019-05-27
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隨著信息時代的來臨以及大數據的發展，數據挖掘和數據分析也如雨后春筍般火熱起來，很多人對于數據挖掘和數據分析也是字面上的了解，對這兩種事物并沒有多么深入的了解，下面我們就給大家講一講這兩種事物的區別。

其實在數據應用的角度上面來說，這個問題其實沒有什么意義，這是因為在企業的商業戰爭中，在通過使用數據分析分析問題的時候，我們首先考慮的是思路，考慮完了這些思路我們才會對與思路匹配的分析挖掘技術進行篩選，而不是先考慮到底是用統計技術還是用數據挖掘技術來解決這個問題。從數據挖掘和數據分析來說，兩者在很多的情況中都是很相似的，尤其是在典型的數據挖掘技術的決策樹里，CART、CHAID等理論方法都是基于統計理論所發展和延伸的，并且數據挖掘中的技術有相當比例是用統計學中的多變量分析來支撐的。

那么相對于傳統的統計分析技術種數據挖掘有什么特點呢？數據挖掘的特點就是特別擅長于處理大數據，尤其是幾十萬行、幾百萬行，甚至更多更大的數據。在實踐應用中一般都會借助數據挖掘工具，而這些挖掘工具的使用，很多時候并不需要特別專業的統計背景作為必要條件。需要強調的是基本的統計知識和技能是必需的?；A的統計知識是數據挖掘工作能夠順利進展的前提。

就目前的信息化時代中，數據分析應用的趨勢是從大型數據庫中抓取數據，并通過專業軟件進行分析，所以數據挖掘工具的應用更加符合企業實踐和實戰的需要。從操作者來看，數據挖掘技術更多是企業的數據分析師、業務分析師在使用，而不是統計學家用于檢測。很多觀點數據挖掘是統計分析技術的延伸和發展，數據挖掘在統計分析形成了比較明顯的差異。

首先，數據的統計分析的基礎之一就是概率論，這是因為在對數據進行統計分析時，分析人員常常需要對數據分布和變量的關系做假設，確定用什么概率函數來描述變量間的關系，以及如何檢驗參數的統計顯著性。而在數據挖掘的應用中，分析人員不需要對數據分布做任何假設，數據挖掘中的算法會自動尋找變量之間的關系。

數據挖掘和數據分析的區別我們在這篇文章中給大家介紹了一部分，就是在統計分析方式中存在比較明顯的差異，我們在下一個文章中給大家介紹其他的內容。


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