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数据挖掘与数据分析的主要区别是什么?

2022年2月25日 18:27

其实很多人对于数据挖掘‍和数据分析都不是分的很明白,也有很多的疑惑,有同和异的区别,所以说可以根据基础地知识来说的更加的明白,让大家很清楚这些点。


广义的数据分析包括狭义的数据分析和数据挖掘。 我们常说的数据分析是指狭义的数据分析。


1.数据分析(狭义)

(1)定义:简单地说,数据分析就是对数据的分析。 具体而言,数据分析是指根据分析目的,采用适当的统计分析方法和工具对收集到的数据进行处理和分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。

(2)功能:主要实现状态分析、原因分析、预测分析(定量)三种功能。 数据分析的目标明确,首先做出假设,然后通过数据分析验证假设是否正确,从而得出相应的结论。

(3)方法:主要采用比较分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法;

(4)结果:数据分析一般会产生一个指标统计结果,如求和、平均等,这些指标数据需要结合业务进行解读,才能发挥数据的价值和作用。


2.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,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。

(2)作用: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未知的模式与规律;如我们常说数据挖掘案例:啤酒与尿布、安全套与巧克力等,这就是事先未知的,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。


看完这两者的区别之后,相信大家也都很明白了这些个点了,俗话说在这些点上,大家都可以知道自己是需要哪一方面的内容需求了,了解过之后对于企业也有很多帮助。