數據分析與數據挖掘的區別是什么？

 

隨著大數據爆發式增長，市場上對大數據相關人才的需求與日俱增，導致大數據行業人才需求緊缺，引發了關于大數據的學習浪潮，在這個過程中，人們也會不時將數據分析與數據挖掘的關系混淆，什么是數據挖掘?與數據分析有什么聯系嗎?又或者說數據挖掘與數據分析有什么區別呢?讓我們帶著這些問題，一起往下解惑吧。

 

 

數據分析

簡單的說，就是對數據進行分析，比較專業的說法是，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，未提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。

 

數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)就是從大量的數據中，提取隱藏在其中的，事先不知道的、但潛在有用的信息的過程。數據挖掘的目標是建立一個決策模型，根據過去的行動數據來預測未來的行為，是一門交叉學科，它涉及了數據庫，人工智能，統計學，可視化等不同的學科和領域。

 

數據挖掘與數據分析有什么區別

數據分析更多采用統計學的知識，對源數據進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值信息來評估和修正現狀。而數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。

 

1. 從側重點上來說，相比較而言，數據分析更多依賴于業務知識，數據挖掘更多側重于技術的實現，對于業務的要求稍微有所降低。

 

2. 從數據量上來說，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對于技術的要求也就越高。

 

3. 從技術上來說，數據挖掘對于技術的要求更高，需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。

 

4. 從結果上來說，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對于未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什么樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。

 

總的來看，數據分析是對現在的情況進行分析和診斷，數據挖掘主要是針對企業內部小數據的挖掘，發現問題和做出預測。但數據分析和數據挖掘的本質是一樣的，都是基于數據發現業務問題及規律，從而改進業務運營及幫助企業更好的決策。