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數據挖掘和數據分析的區別
2019-05-28
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就目前而言，我們總是能聽到很多關于數據挖掘和數據分析的相關知識，但是有很多朋友對數據分析和數據挖掘的區別不是很理解。在這篇文章中我們就給大家介紹一下數據挖掘和數據分析的區別，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解數據挖掘和數據分析。

1.數據挖掘

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。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律。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。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。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據里面發現關于業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。

2.數據分析

其實我們可以這樣說，數據分析是對數據的一種操作手段，或者算法。目標是針對先驗的約束，對數據進行整理、篩選、加工，由此得到信息。數據挖掘，是對數據分析手段后的信息，進行價值化的分析。而數據分析和數據挖掘，又是甚至是遞歸的。就是數據分析的結果是信息，這些信息作為數據，由數據去挖掘。而數據挖掘，又使用了數據分析的手段，周而復始。由此可見，數據分析與數據挖掘的區別還是很明顯的。

而兩者的具體區別在于：

（其實數據分析的范圍廣，包含了數據挖掘，在這里區別主要是指統計分析）

數據量上：數據分析的數據量可能并不大，而數據挖掘的數據量極大。

約束上：數據分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而數據挖掘不需要假設，可以自動建立方程。

對象上：數據分析往往是針對數字化的數據，而數據挖掘能夠采用不同類型的數據，比如聲音，文本等。

結果上：數據分析對結果進行解釋，呈現出有效信息，數據挖掘的結果不容易解釋，對信息進行價值評估，著眼于預測未來，并提出決策性建議。

數據分析是把數據變成信息的工具，數據挖掘是把信息變成認知的工具，如果我們想要從數據中提取一定的規律（即認知）往往需要數據分析和數據挖掘結合使用。

舉個例子說明：你揣著50元去菜市場買菜，對于琳瑯滿目的雞鴨魚豬肉以及各類蔬菜，想葷素搭配，你逐一詢問價格，不斷進行統計分析，能各自買到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一組信息，這就是數據分析。而關系到你做出選擇的時候就需要對這些信息進行價值評估，根據自己的偏好，營養價值，科學的搭配，用餐時間計劃，最有性價比的組合等等，對這些信息進行價值化分析，最終確定一個購買方案，這就是數據挖掘。

數據分析與數據挖掘的結合最終才能落地，將數據的有用性發揮到極致。

相信大家看了這篇文章以后不難看出——大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析是進行做出針對性的分析和診斷。大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷。我們在做數據分析工作或者數據挖掘工作的時候都需要了解這些知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家。


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