数据挖掘与数据分析的区别是什么?

2024-11-10 13:28:08
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回答1:

1.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,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。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。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。综合起来,数据分析(狭义)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。这些内容与数据分析都是不一样的。
2.数据分析
其实我们可以这样说,数据分析是对数据的一种操作手段,或者算法。目标是针对先验的约束,对数据进行整理、筛选、加工,由此得到信息。数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘,又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而数据挖掘,又使用了数据分析的手段,周而复始。由此可见,数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。
而两者的具体区别在于:
(其实数据分析的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计分析)
数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。
约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。
对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等。
结果上:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,数据挖掘的结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议。
数据分析是把数据变成信息的工具,数据挖掘是把信息变成认知的工具,如果我们想要从数据中提取一定的规律(即认知)往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。
举个例子说明:你揣着50元去菜市场买菜,对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜,想荤素搭配,你逐一询问价格,不断进行统计分析,能各自买到多少肉,多少菜,大概能吃多久,心里得出一组信息,这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估,根据自己的偏好,营养价值,科学的搭配,用餐时间计划,最有性价比的组合等等,对这些信息进行价值化分析,最终确定一个购买方案,这就是数据挖掘。
数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地,将数据的有用性发挥到极致。

回答2:

  • 数据分析与数据挖掘的目的不一样,数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

  • 数据分析与数据挖掘的思考方式不同,一般来讲,数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设,而数据挖掘是没有假设的,但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

    我们经常做分析的时候,数据分析需要的思维性更强一些,更多是运用结构化、MECE的思考方式,类似程序中的假设。

    分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)

    而数据挖掘大多数是大而全,多而精,数据越多模型越可能精确,变量越多,数据之间的关系越明确

  • 数据分析更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低,数据挖掘往往需要更大数据量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看,数据分析更多侧重的是结果的呈现,需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型,通过这个模型来分析整个数据的规律,一次来实现对于未来的预测,比如判断用户的特点,用户适合什么样的营销活动。显然,数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具,而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。


其实不论数据分析还是数据挖掘,能抓住老鼠的就是好猫,真的没必要纠结他们之前的区别,难道你给领导汇报时,第一部分是数据分析得出,第二部分是数据挖掘得出?他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。

回答3:

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲,数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)。

数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法,获取基于数据库的数据表象的知识,也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中,通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识(比如属性之间的规律性,或者是预测)的技术。

回答4:

数据挖掘与数据分析的区别如下:

1、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。
2、数据分析
数据分析是对数据的一种操作手段,或者算法。目标是针对先验的约束,对数据进行整理、筛选、加工,由此得到信息。数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘,可递归。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而数据挖掘,又使用了数据分析的手段,周而复始。由此可见,数据分析与数据挖掘的区别是很明显。
3、两者的具体区别在于:
数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。
约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。
对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等。
结果上:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,数据挖掘的结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议。

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回答5:

数据分析和数据挖掘不冲突,两者可以说是相辅相成的。数据挖掘是一个统称,就算你把数据统计一下也是数据挖掘,人工智能是属于比较高端的数据挖掘。现在的数据越来越多,不可能再用人脑来思考怎么解决,这时候就需要用到算法,但是最后的工作还是对数据进行分析。
数据分析的未来前景相当广阔的,我们可以想象在数据分析的应用层面, 许多企业未来逐步逐步都要开始做数据分析
那么一个企业利用到了数据分析,提升了他的经营效益之后,它在市场上必然具备相当强的竞争力,那么在这个竞争力的压迫之下其他的企业就必须要跟上,他必须要采纳一些数据分析技术,来提升它的竞争力。
那么在这个环境下,当一个企业开始使用了数据分析的技术,雇佣了数据分析师之后,他的竞争对手也会跟上,这样的现象会蔓延到各行各业。我在北美看到大数据分析的发展已经经历了几十年了,从刚开始没有多少数据分析师到现在一师难求,整个工资水平已经涨到了将近20万美金到30万美金这样一个水平,这个发展历程也就是最近这几年非常非常的火爆。
那么我们国家的数据分析师的职位,目前在北上广深杭州,一些比较发达的城市已经开始了,那么根据我的预计,未来两三年之内,这种风会蔓延到二线城市,也就是说在其他城市,很多企业都会跟上,都会需要雇佣数据分析师,我们国家主要是中小企业多,全国有六千万家各式各样的企业,每个企业都要雇佣数据分析师的情况下,我们对数据分析师的需求可能要上亿个人才,那么这个市场在未来,是非常非常广阔。
在未来的行业里,不光人工智能需要数据分析,各行各业都需要数据分析,数据分析的核心就是分析思维,有这样一个分析思维,各行各业就都能融会贯通。

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