数据分析与数据挖掘的区别

为什么选数据挖掘？、1-京东项目与数据介绍、2-数据挖掘流程等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。数据分析可分为广义数据分析和狭义数据分析。广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。我们通常所说的数据分析是指狭义的数据分析。狭义的数据分析是指通过适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，选择有用的信息产生的结果，形成结论，对数据进行详细的研究和分析总结的过程。这个过程也是支持质量管理体系的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出决策，从而采取适当的行动。数据挖掘是指通过统计学、人工智能、

数据挖掘和数据分析是数据科学领域的两个相关概念，它们之间有一定的区别： 目的数据分析主要关注对已有数据进行描述性和推断性分析，以了解数据的基本特征、分布和关系，为决策提供依据。数据挖掘则关注从大量数据中自动提取有价值的信息、模式和知识，以发现潜在的规律和趋势。方法数据分析通常使用统计学、可视化等方法对数据进行处理和解释。数据挖掘则采用更复杂的算法和技术，如机器学习、聚类、分类、关联规则挖掘等，区别：1、“数据分析"得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘"得出的结论是机器从学习集【或训练集、样本集】发现的知识规则；2、“数据分析"不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘"直接完成了数学建模。

以下是数据分析和数据挖掘的主要区别：数据分析：数据分析是广泛的概念，涵盖了对数据的各种处理、解释和模型构建活动，以从数据中提取有用的洞察。数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，比如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥数据的价值与作用。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中有价值的信息的过程。数据挖掘侧重于解决四类问题：分类、聚类、关联和预测(定量、定性),其重点在于寻找未知的模式与现律。总的来说，数据分析与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据中发现关于业务的有价值的信息，只不过分工不同。