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数据分析与数据挖掘的区别

发布时间:2017-03-07 作者:本站 浏览:440

数据分析可以分为广义数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。
数据分析(狭义):
(1)定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析。专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。
(2)作用:它主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。
(3)方法:主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法;
(4)结果:数据分析一般都是得到一个指标统计量结果,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,才能发挥出数据的价值与作用;
数据挖掘:
(1)定义: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**的、且有价值的信息和知识的过程。
(2)作用:数据挖掘主要侧重解决四类问题分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找**的模式与规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒与尿布、安全套与巧克力等,这就是事先**的,但又是非常有价值的信息;
(3)方法: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;
(4)结果: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;
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。

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