数据挖掘与数据分析，数据挖掘与数据分析的区别

       数据分析是把数据转化为信息的工具，数据挖掘就是把信息转化为认知的工具。要从数据(即认知)中提取一定的规律，我们经常需要把数据分析和数据挖掘结合起来使用。接下来就由小编为您介绍数据挖掘与数据分析，数据挖掘与数据分析的区别。

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数据挖掘与数据分析

一、概念区分

数据分析：基于资料库系统及应用程式，可直观地浏览统计分析系统中的资料，使资料能迅速得到所需之结果；这就是最基本的资料分析功能，也是我们进入信息化时代，除了重组业务流程、提升行业效率、降低成本之外的方法。此外，数据分析更多的是指从历史数据中挖掘出有价值的信息，使决策更加科学。而数据分析则更多地是通过对数据的历史分布进行分析，从而获得一些有价值的信息。此外，数据分析的另一个重要功能就是数据可视化。

数据挖掘：数据挖掘就是通过算法从海量数据中寻找隐藏在其中的信息。从本质上讲，数据挖掘是机器学习和人工智能的基础，其主要目标是从大量的数据源中提取出超集的信息，然后把这些信息合并，使你发现你从未想到过的模式和内在关系。这就是说，数据挖掘并非用于验证假设的一种方法，而是用于构造各种不同的假设。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能有关联，但它无法告诉你A和B之间有什么关联。机器学习就是从假设空间H中求出假设函数g的近似目标函数f。数据挖掘就是从大量数据中发现数据彼此之间的特征。

挖掘方法则主要有：分类、估计、预测、相关分组或关联规则、群集、复杂数据类型挖掘(Text、Web、图形图像、视频、音频等)。

二、多维比较区分

数据分析多运用统计知识，对源资料进行描述性和探索性分析，从中发现有价值的信息，对现状进行评价和修正。数据采掘不仅要利用统计知识，而且要利用机器学习的知识，这里将涉及模型的概念。数据挖掘具有更深层次的发现未知规律和价值。

就依赖知识而言，数据分析更多地依赖于业务知识，数据挖掘主要集中在技术的实现上，对于业务的需求略微降低。

就数据量而言，数据挖掘需要的数据量较大，而数据量越大，对技术的要求就越高。

在技术上对数据挖掘技术提出了更高的要求，要求具有较强的编程能力、数学能力和机器学习能力。

在结果上，数据分析更注重结果的呈现，需要结合商业知识进行解读。并且数据挖掘的结果是一个模型，通过该模型对整个数据进行分析，实现了对未来的预测，比如判断用户特点、用户适合何种营销活动等。很明显，数据挖掘比数据分析更深一层。

      数据分析更像是对历史数据的一种统计分析过程，例如，我们可以通过分析历史数据得出粗略的结论，但是当我们想深入探究为什么会有这一结论时，我们需要进行数据挖掘，探究导致这一结论的各种因素，然后在结论和因素之间建立一个模型，这样我们就可以用它来预测可能的结论。以上就是小编为您带来的数据挖掘与数据分析，数据挖掘与数据分析的区别。