就目前而言，大資料、資料分析、物聯網、人工智慧的不斷發展使得各行各業積累了很多的原始資料，尤其是在這個網際網路時代中，資料不斷的擴大。對於資料的正誤以及是夠有價值都是比較重要的，於是就有了資料分析這個行業，但是資料行業的新人對於資料分析和資料探勘不是很清楚多了，那麼現在就給大家講講資料分析和資料探勘的區別是什麼。
從廣義來講，資料分析就是資料分析和資料探勘，但是從狹義來講，資料分析和資料探勘不是種事物。現在我們就具體的講講資料分析和資料探勘。專業的說法，資料分析是指依據分析目的，用恰當的統計分析辦法及東西，對收集來的資料進行處理與分析，獲取有價值的資訊，發揮資料的效果。那麼什麼是資料的分析效果呢？資料分析效果首先實現三大效果：現狀分析、因素分析、猜測分析、定量。資料分析的方針清晰，先做假定，然後經過資料分析來驗證假定是不是準確，然後得到相應的定論。
現在就講講資料探勘。簡單來說資料探勘是指從很多的資料中，經過統計學、人工智慧、機器學習等辦法，發掘出不明且有價值的資訊和常識的程序。挖掘效果就是資料發掘首要偏重處理四類疑問，這四類疑問就是分類、聚類、相關和猜測，資料發掘的重點在尋找不知道的形式與規律。試想一下，資料探勘工作如果做的不好，挖掘的資料都不是很好的資料，那麼分析出的結果也並不是準確的，這不但浪費了時間，而且後續的工作完全沒了意義。資料探勘就是挖出好的資料從而為資料分析做好乙個鋪墊。使得資料分析工作做得更好。
總的來說，資料分析與資料發掘的本質都是相同的，都是從資料裡面發現關於事務的常識有價值的資訊，然後協助事務運營、改善商品以及協助企業做非常好的決策。由此可見，資料分析工作的好壞取決於資料探勘工作的好壞，大家在進行資料分析工作之前一定要好好的注意好資料探勘工作，只有注意到了資料探勘工作，才能夠得出一些不錯的資料，從而為資料分析工作做好鋪墊，最後分析出乙個準確的資料。
資料分析和資料探勘
什麼是資料分析與資料探勘 資料分析 對已知資料進行分析，然後提取一些有價值的資訊 比如 統計出平均數 標準差等資訊 資料探勘 對大量的資料進行分析挖掘，得到一些未知的，有價值的資訊等。比如從 的使用者或使用者行為資料中挖掘出使用者其潛在需求資訊，從而對 進行改善 已知到未知 關係 資料分析和資料探勘...
資料分析和資料探勘，主要是什麼關係？
資料分析的概念 基於資料庫系統和應用程式，可以直觀的檢視統計分析系統中的資料，從而可以很快得到我們想要的結果 這個就是最基本的資料分析功能，也是我們在資訊化時代了，除了重構業務流程 提公升行業效率和降低成本之外的了。另外資料分析更多的是指從歷史資料裡面發現有價值的資訊，從而提高決策的科學性。資料分析...
簡述資料探勘和資料分析的區別（二）
典型的例子就是比較神奇的神經網路挖掘技術，這個技術裡面有乙個隱蔽層，這個隱蔽層的存在的意義就是沒有人能在所有的情況下讀懂裡面的非線性函式是如何對自變數進行組合的。在實踐應用中，這種情況常會讓習慣統計分析公式的分析師或者業務人員感到困惑，這也確實影響了模型在實踐應用中的可理解性和可接受度。如果我們換種...