大数据数据分析和数据掘的区别

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。