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数据分析和数据挖掘之间的关系与区别

2020-02-19 08:00:00
zstmtony
原创
793

我们所说的数据分析就是指狭义的数据分析。其中和数据挖掘又有区别和关系。数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断


数据分析

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。
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。


数据挖掘:
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。
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;


综合起来,数据分析与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。


但是它们又有一些区别:

1、计算机编程能力

 一个完全不懂编程,不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师,因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。但是数据挖掘需要有编程基础(Python,C等语言)

2、对行业的理解能力

要想成为一名优秀的数据分析师,对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。但是从事数据挖掘则不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

数据分析师更关注于业务层面,数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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