数据挖掘与数据分析的区别

       数据分析只是在已定的假设中处理原有的计算方法和统计方法，将数据分析转化为信息，认知，转化为有效的预测和决策。这时候就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的上一层。下面就让小编为大家介绍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的区别

      数据挖掘与数据分析的区别

1，数据分析（狭义）：

（1）定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。

（2）作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。

（3）方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法；

（4）结果：数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出数据的价值与作用；

2，数据挖掘

（1）定义：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。

（2）作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息；

（3）方法：主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘；

（4）结果：输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。

       数据挖掘与数据分析紧密相连，具有循环递归的关系。数据分析结果需要进一步的数据挖掘来指导决策，数据挖掘的价值评估过程需要调整先验约束，然后再进行数据分析。以上就是小编为大家分享的数据挖掘与数据分析的区别，希望本章内容对大家有所帮助。