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數據分析與數據挖掘的區(qū)別

數據分析(狹義)與數據挖掘的本質都是一樣的,都是從數據里面發(fā)現關于業(yè)務的知識(有價值的信息),從而幫助業(yè)務運營、改進產品以及幫助企業(yè)做更好的決策。所以數據分析(狹義)與數據挖掘構成廣義的數據分析。
不管什么行業(yè),數據分析都是非常重要的。數據分析可以分為廣義的數據分析和狹義的數據分析,廣義的數據分析就包括狹義的數據分析和數據挖掘,我們常說的數據分析就是指狹義的數據分析,今天我們就來說說數據分析與數據挖掘的區(qū)別。

數據分析與數據挖掘的區(qū)別

數據分析(狹義):


(1)定義:簡單來說,數據分析就是對數據進行分析。專業(yè)的說法,數據分析是指根據分析目的,用適當的統計分析方法及工具,對收集來的數據進行處理與分析,提取有價值的信息,發(fā)揮數據的作用。

(2)作用:它主要實現三大作用:現狀分析、原因分析、預測分析(定量)。數據分析的目標明確,先做假設,然后通過數據分析來驗證假設是否正確,從而得到相應的結論。

(3)方法:主要采用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法;

(4)結果:數據分析一般都是得到一個指標統計量結果,如總和、平均值等,這些指標數據都需要與業(yè)務結合進行解讀,才能發(fā)揮出數據的價值與作用;

數據挖掘:


(1)定義:數據挖掘是指從大量的數據中,通過統計學、人工智能、機器學習等方法,挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。

(2)作用:數據挖掘主要側重解決四類問題:分類、聚類、關聯和預測(定量、定性),數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律;如我們常說的數據挖掘案例:啤酒與尿布、安全套與巧克力等,這就是事先未知的,但又是非常有價值的信息;

(3)方法:主要采用決策樹、神經網絡、關聯規(guī)則、聚類分析等統計學、人工智能、機器學習等方法進行挖掘;

(4)結果:輸出模型或規(guī)則,并且可相應得到模型得分或標簽,模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等,標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等;

綜合起來,數據分析(狹義)與數據挖掘的本質都是一樣的,都是從數據里面發(fā)現關于業(yè)務的知識(有價值的信息),從而幫助業(yè)務運營、改進產品以及幫助企業(yè)做更好的決策。所以數據分析(狹義)與數據挖掘構成廣義的數據分析。
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