定义
数据分析:对数据进行处理、分析和可化,以提取有意义的洞察力和趋势。
数据掘:通过更复杂的技术和算法,从大数据中隐或不明显的模式和关系。
目标
数据分析:描述性分析,了解数据的当前状态和趋势。
数据掘:预测性分析,模式和关联,预测未来结果。
技术
数据分析:统计分析、可化
数据掘:机器学习、数据掘算法(例如,关联规则掘、聚类、分类)
数据规模
数据分析:通常处理较小规模(GB 级)的数据。
数据掘:通常处理大规模(TB 级或更大)的数据。
复杂度
数据分析:通常涉及较简单的技术,对从业员的统计和数据建模技能要求不高。
数据掘:涉及更复杂的算法和技术,需要从业员具有机器学习和数据掘域的专业知识。
应用场景
数据分析
监控业务指标
了解客户行为
识别异常值和趋势
数据掘
客户细分和目标营销
诈检测和异常
预测维护和风险评估
结论
数据分析和数据掘是密切相关的域,但目标、技术、数据规模、复杂度和应用场景存在差异。 数据分析侧重于描述性分析和趋势识别,而数据掘侧重于预测性分析和模式。 从业员应根据其具体目标和资源选择适当的技术。
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