數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

       數(shù)據(jù)分析只是在已定的假設(shè)中處理原有的計(jì)算方法和統(tǒng)計(jì)方法，將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為信息，認(rèn)知，轉(zhuǎn)化為有效的預(yù)測(cè)和決策。這時(shí)候就需要數(shù)據(jù)挖掘，也就是我們數(shù)據(jù)分析師系統(tǒng)成長之路的上一層。下面就讓小編為大家介紹數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別。

明略數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

      數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

1，數(shù)據(jù)分析（狹義）：

（1）定義：簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專業(yè)的說法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

（2）作用：它主要實(shí)現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)明確，先做假設(shè)，然后通過數(shù)據(jù)分析來驗(yàn)證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。

（3）方法：主要采用對(duì)比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

（4）結(jié)果：數(shù)據(jù)分析一般都是得到一個(gè)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，如總和、平均值等，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)都需要與業(yè)務(wù)結(jié)合進(jìn)行解讀，才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值與作用；

2，數(shù)據(jù)挖掘

（1）定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。

（2）作用：數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)（定量、定性），數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在尋找未知的模式與規(guī)律；如我們常說的數(shù)據(jù)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(jià)值的信息；

（3）方法：主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行挖掘；

（4）結(jié)果：輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標(biāo)簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測(cè)值等，標(biāo)簽如高中低價(jià)值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等。

       數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析緊密相連，具有循環(huán)遞歸的關(guān)系。數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘來指導(dǎo)決策，數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值評(píng)估過程需要調(diào)整先驗(yàn)約束，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。以上就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，希望本章內(nèi)容對(duì)大家有所幫助。