資料分析與資料探勘的區別

資料分析可以分為廣義的資料分析和狹義的資料分析。

廣義的資料分析就包括狹義的資料分析和資料探勘，我們常說的資料分析就是指狹義的資料分析。

資料分析與資料探勘的區別

資料分析(狹義)：

(1)定義：簡單來說，資料分析就是對資料進行分析。專業的說法，資料分析是指根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的資料進行處理與分析，提取有價值的資訊，發揮資料的作用。

(2)作用：它主要實現三大作用：現狀分析、原因分析、**分析(定量)。資料分析的目標明確，先做假設，然後通過資料分析來驗證假設是否正確，從而得到相應的結論。

(3)方法：主要採用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

(4)結果：資料分析一般都是得到乙個指標統計量結果，如總和、平均值等，這些指標資料都需要與業務結合進行解讀，才能發揮出資料的價值與作用；

資料探勘：

(1)定義：資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的資訊和知識的過程。

(2)作用：資料探勘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和**(定量、定性)，資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律；如我們常說的資料探勘案例：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資訊；

(3)方法：主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘；

(4)結果：輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、**值等，標籤如高中低價值使用者、流失與非流失、信用優良中差等；

綜合起來，資料分析(狹義)與資料探勘的本質都是一樣的，都是從資料裡面發現關於業務的知識(有價值的資訊)，

從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策。所以資料分析(狹義)與資料探勘構成廣義的資料分析。

bi(business intelligence)=資料倉儲(儲存層)+資料分析和資料探勘(分析層)+報表(展現層)

解析資料探勘與資料分析的區別

資料分析 狹義 與資料 挖掘的實質都是相同的，都是從資料裡邊發現關於事務的常識 有價值的資訊 然後協助事務運營 改善產品以及協助企業做更好的決議計畫。的程序來看，資料 分析更偏重於統計學上面的一些辦法，經過人的推理演譯得到定論 資料 挖掘更偏重由機器進行自學習，直接到得到定論。從 分析的成果看，資料...

資料分析與資料探勘

一 常用資料探勘方法 1 關聯方法 2 人工神經網路 3 決策樹 4 異常分析 5 聚類分析 6 arima測試 二 資料分析師 國內兩種資料分析師認證 資料分析師cda 專案資料分析師cpda cda 1 統計概率基礎 2 資料分析模型方法 3 工具的運用 spss,modeler 三 資料分析的...

資料分析與資料探勘

資料分析是指採用適當的統計分析方法對收集到的資料進行分析 概括和總結，對資料進行恰當的描述，並提取出有用的資訊的過程。資料探勘是指從海量的資料中通過相關的演算法發現隱藏在資料中的規律和知識的過程。知識發現的過程如下。1.資料清理 清除資料中的雜訊。3.資料選擇 從資料庫中選擇與任務有關的資料。4.資...