数据挖掘数据分析-数据挖掘数据分析区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据挖掘数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何从概念上分清数据挖掘与数据分析？
2. 数据分析和数据挖掘的区别是什么？如何做好数据挖掘?哪家做的比较好？
3. 数据分析和数据挖掘有什么区别，想学习一下？

如何从概念上分清数据挖掘与数据分析？

通俗点说，数据分析是本科生，通过简单的统计来观察小数据，解决相对简单问题，比如用户年龄分布分析；而数据挖掘是研究生，通过机器学习算法建模，要深挖大数据背后的模式，来解决复杂问题，比如个性化推荐。

方***方面：一个是统计，一个是机器学习

数据分析作用的多数是概率统计理工具，比如留存率的分析，大多数上是对历史数据的某个维度的展示。而数据挖掘，背后的目标隐藏在大数据中，需要通过机器学习、深度学习理论去预测，比如挖掘用户的喜好，本质上是对用户未来行为的预测。

工具层面：一个是excel，一个是代码

数据分析，通过excel可以基本搞定，excel内置很多统计函数，顶多做个简单的线性回归分析。而数据挖掘，将要利用大数据、机器学习等用更专业的编程语言来实现，比如python调用sklearn或xgboost，来实现。

数据层面：一个是小数据，一个是大数据

数据分析数据量上相对小，或者很多数据都进行了聚合。比如通过分析某商品的近几年的销量来看市场趋势。而数据挖掘，背后对应的大部分为海量数据，比如通过用户行为日志，来对用户做千人千面的个性化推荐。

实际项目中，以实际需求驱动，根据实际情况选不同的方法。

从概念上来看，数据挖掘是用人工智能、机器学习、统计学、数据库的交叉方法在相对较大型的数据库的数据集中发现模式的计算过程；数据分析是指对数据进行提取、清理、转换、建模和可视化，以发现有意义和有用的信息，这些信息可有助于得出结论并做出决策，并可随着时间推移使结果更加精确。数据分析的阶段包括：了解业务目标、数据收集、数据清理、数据处理、通信、优化和重复。

在DAP数据分析平台中，可以通过创建不同的业务主题对业务数据和主数据实现提取、加工转换、建模和可视化展现，将不同主题的数据通过加工处理得到用户需要的指标，实现多指标信息的建模方式以满足不同业务的需要，这些指标信息不但能让企业对业务做出更迅速的决策和更便捷的分析，也能体现出了大数据技术的价值。

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***将数据挖掘定义为“在大型数据集中发现模式的过程，其中涉及机器学习，统计数据和数据库系统交叉处的方法”。数据挖掘在90年代和2000年代初期非常流行。一些消息来源说数据挖掘也被称为数据库知识发现（KDD），而另一些人则说它是KDD的阶段之一。但是，最重要的是数据挖掘将来自较大池的数据汇总在一起，并试图找到两个概念或项目之间的关联。例如，它可以找到杏仁与真菌或啤酒与尿布之间的相关性。数据挖掘中用于使数据有意义的更常见操作包括聚类，预测或描述性模型-预测，偏差，数据集之间的相关性，分类，回归和汇总。

数据分析是指“对数据进行提取，清理，转换，建模和可视化，以发现有意义和有用的信息，这些信息可有助于得出结论并做出决策，并可随着时间推移使结果更加精确。"数据分析涉及技术和非技术工具。数据分析有多个阶段，这些阶段可以反复进行以提高准确性并获得更好的结果。数据分析的阶段包括：了解业务目标，数据收集，数据清理，数据处理，通信，优化和重复。

数据挖掘，数据分析之间有七大区别：

1.从定义上说，数据挖掘是指在大量数据中发现模式，数据分析是指提取和组织数据以得出可用于做出明智决策的结论。

2.数据挖掘的覆盖范围包括机器学习，统计和数据库系统，数据分析包括数据挖掘，数据统计，计算机科学，非技术工具。

3.数据挖掘可称为数据库中的知识发现（KDD），数据挖掘是指指描述性，预测性分析，解释性分析等。

4.数据挖掘的慕斯是查找模式，数据分析是为了进行数据测试***设，业务决策。

5.工作人数上来讲，数据挖掘一个人就可以完成，数据分析需要一个较大的团队。

6.数据挖掘的输出结果是输出数据模式，数据分析的结果是经过验证的***设，深入了解数据。

7.数据挖掘的数据结构是是高度结构化的，数据分析的数据结结构化结构化和非结构化。

概念上讲，数据挖掘和数据分析是不同的。

数据挖掘： （Data Minning） ，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，不是简单的数据分组、汇总、统计，而是要结合统计学、机器学习等算法进行深入分析，并形成有价值的输出结果，输出结果是确定的模型或者优化的规则，可以用于批量数据的大生产；

数据分析：（Data ***ysis），是指对数据进行分析，分析可以结合很多统计分析方法和有用的工具，方法主要有分组、对比、回归等，输出的结果通常是统计量的结果，例如总和，平均值等。

数据分析和数据挖掘的区别是什么？如何做好数据挖掘?哪家做的比较好？

1） 定义您的业务目标

实现智能数据发现的第一步是定义您的业务目标，这样您就能将流程集中在正确的信息上。为此，您可以与关键利益相关者和团队成员会面，并开始对话，确定业务的主要战略目标以及跟踪进度和衡量成功所需的指标。

这个过程的这一阶段也有利于让公司中的每个人都参与到数据发现过程中来，并在您的组织中建立强大的数据驱动文化。

2） 确定您的痛点

在定义目标之后，是时候确定您的痛点或阻碍您成为更智能、更智能的商业实体的障碍了。虽然每个组织本质上是不同的，一个大小肯定不适合所有，但有很多痛点经常从一个组织交叉到另一个组织。下面是一些示例：

• 在组织内访问大量信息的数量有限且缓慢。
• 来自不同来源的丰富数据使得无法有效地收集、理解和应用非传统信息。
• 当前系统和平台的复杂性意味着用户花费太多时间来策划、理解和报告数据，而使用数据来推动进步和创新的时间更少。

这听起来很熟悉吗？在您的组织内实施新的创新商业智能或仪表板工具将有助于解决大量此类障碍，通过这些数据发现步骤的方式也有助于解决这些障碍。

3） 混合各种数据源，获得更深入的见解

如您所知，数据来自各种来源，包括结构化和非结构化。通过从现有结构化、非结构化或多样化的数据源收集数据，并以不同的方式查看数据源，您将发现新的见解，从而推动业务向前发展。

通过整合来自各种不同来源的数据，并在协作环境中与业务的关键成员进行收集，您将能够将这些指标和见解融合在一起，拼凑出一个知识谜题，从而打开组织成功之门。

这样做将让你更清楚地了解您需要做什么来实现您的业务目标（甚至发现新的目标），并设置 KPI，帮助您作为一个集体齐心协力实现目标，而不是单独工作的部门。例如，财务报告过程可以由不同的利益相关者使用，无论是内部（跨部门沟通）还是外部（其他公司、投资者、股东等）

4） 清洁数据

一旦您从与您的业务相关的所有来源收集了数据，您将获得大量信息来处理。同时，您可能会遇到可能会损坏您的发现过程的错误数据。因此，您应该在可视化数据之前始终清理数据，并开始从中提取见解。

您可以首先添加任何缺失的代码、修复空字段、消除重复的观察和格式错误的数据。然后，您可以更深入地清理文本数据。许多企业都致力于调查、社交媒体评论和其他对其分析至关重要的文本输入。为了使算法检测模式，文本数据需要”清理”以避免无效字符或任何语法或拼写错误。

数据清理阶段的最终目标是避免使用可能损害您的业务的误导性数据的风险。它还将有助于BI 报告工具更好地与您的信息交互，并执行智能数据发现过程。

5） 开发数据发现模型

什么是智能数据发现模型？从根本上说，这种模型是使用数据的战略方法。它们通常涉及数据的收集、策划和分析，以及组织在发现对业务发展至关重要的新见解时***取的数据驱动行动。为工作选择最佳报告工具也是一个重要因素。

这些不同系统和流程的”建模”通常涉及使用图表、符号引用和文本信息来表示数据流经业务的方式。方法方面的发现模型示例包括实体关系图、数据映射规范、数据矩阵和数据流图。

我们考虑了”什么是数据发现模型？”的问题，并探讨了此类模型的实例，但这里的要点是：要踏入全公司数据驱动启蒙之路，您必须了解您的信息流，并制定组织策略，以确保以尽可能有凝聚力的方式处理这些模型。

6） 用您的数据讲述故事

确保组织成为完全由数据驱动的实体的最有效方法之一，就是能够使用您的数据创建一个易于关注、鼓舞人心的叙述方式 ， 无论其技术能力如何，组织内的每个人都可以参与进来。

为了实现这一目标，必须***用数据可视化，并且要帮助您开始，您需要探讨 3 个问题：

• 我应该选择哪些数据可视化类型，以及如何选择？
• 我可以阅读哪些数据可视化书籍来保持数据讲故事的顶部？
• 什么样的数据可视化示例可以寻找灵感？

如果您能够讲述一个故事，并使用您的数据绘制图片，您将确保它在整个组织中都可访问，从而帮助您建立一个更具凝聚力和繁荣的公司。

7） 自动化您的流程

实现智能数据发现的下一步是实现流程自动化。正如我们之前在清理数据时提到的，有了如此大量的信息，准备过程可能会非常耗时，而且最重要的是，存在风险。人类可能会犯错误，比如数据分类错误，这可能导致将来更大的问题。因此，使用自动化技术转向BI 解决方案意味着您将受益于更先进的数据分类技术，如基于目录的搜索或模式搜索。这样，您的数据将提供更准确和有表现力的结果。

数据发现自动化的另一个重要好处是实时决策。将所有数据实时和放在一个地方，将使讨论能够根据最新的信息做出准确的业务决策。

8） 使数据可访问

我们通过这篇文章多次说明了可访问性对于成功数据发现的重要性。当我们谈论可访问性时，我们指的是使用用户友好的工具，组织中的任何人都可以在不需要任何技术知识的情况下使用这些工具，但也能够随时从多个设备访问该工具。例如，营销团队应该能够快速访问IT 指标以支持其电子商务战略。这样，您将为这些非常需要的数据驱动文化建立基础，并增强组织中每个人加入的能力。

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感谢邀请，数据分析和数据挖掘是两个完全不同的领域，如何做好数据挖掘，这个概念的话，应当是一个技能的话题，大家做的比较好的话，是一个领域类的问题，从这个问题来讲，大大的都讲了四个大的方向，如果要把这个四个方向完全讲完，会非常的困难，甚至非常有难度，那么此处就这四个方向，简单的去做一下总结或作做一下剖析，我们的回答也从这个四个方向分别讲一讲这些不同的地方，首先讲一下数据分析数据分析是基于数据获取之后对数据整理和清洗的一个过程，而数据挖掘是基于数据分析之前数据获得和数据源泉的一个实际取得的一个过程，简单的总结，那就是分析就是数据清洗挖掘就是数据取得，如何挖掘数据啊，这个问题的话应该是嗯，你首先看中了哪一个数据，然后再针对这个数据进行挖掘和获取变成挖掘的过程，哪一家做的比较好，这个问题非常非常的宽泛，以至于我们无法去回答那么恩重企业大数据的角度来讲，许多平台还是值得去参考和有意义的只要你去搜索企业大数据，这个关键词便会有很多平台跳出来那这些平台都是做的，还是不错的。

数据分析和数据挖掘有什么区别，想学习一下？

你好，一个科技爱好者来回答你的提问，关于数据分析和数据挖掘有什么区别？我从各自的概念定义和主要区别两个方面做答如下：

首先，数据分析和数据挖掘的概念

一、数据分析

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，提取有用的信息和形成结论。数据分析是对既有数据的分析，可以帮助人们做出判断，以便***取适当行动。

二、数据挖掘

一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计，在线分析处理，情报检索，机器学习和模式识别等诸多方法来实现上述目标。主要着重于发掘出未知的，且有价值的信息和知识的过程。

然后，两者的主要区别

一、作用不同

数据分析的目标明确，先做出***设，然后通过数据分析来验证***设是否正确，从而得出结论。简单的讲，就是拿来一堆数据，你知道自己要干嘛，然后奔着目标去，借助一些工具，实现你的目标。

数据挖掘则不同，数据挖掘的重点在于寻找未知的模式和规律，比如我们听说的沃尔玛大数据挖掘出，啤酒和尿不湿的摆放规律问题，事先我们不知道这个结果，是通过深度挖掘数据背后的关联得到的有效信息。

二、两者输出结果不同

数据分析一般得到一个指标统计量结果，如总和和平均值等，这些指标通过与业务的结合进行解读，得出一些结论，发挥出数据的价值和作用，比如我们学生的卷面分析，从众多学生的得分情况统计分析，得到不同类型的题目的解答情况，从而得出学生对于不同知识点的掌握程度。

数据挖掘则注重输出模型或者规则，并可得到模型得分或标签，得分如流失概率值、相似度和预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失和信用优良等。

三、价值不同

数据分析以输入的数据为基础，通过先验的约束，对数据进行处理，但是不以结论如何为调整。例如图像识别就属于数据分析的范畴，通过一套先验的方法进行处理，重点在于数据的有效性、真实性和先验约束的正确性。

数据挖掘则不同，数据挖掘是对信息价值化的获取，不考虑数据本身，只考虑数据是否有价值。与数据分析不同的是，需要调整不同的先验条件，先验条件不局限于数据本身，而是你期望得到的一个有价值的内容。

最后，做个总结

数据分析和数据挖掘，都跟数据打交道，知识技能有很多交叉点，都需要懂的统计学，数据分析的常用方法，对数据敏感度比较好。在职业上没有明显的界限，很多时候数据分析师也在做数据挖掘方面的工作，数据挖掘工程师也会做数据分析的工作。所以，作为概念我们可以从理论和文字上区别两者，但真正从业以后，他们之间的绝对差别会变得模糊一些。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确。
主要区别：

1. “数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。
   
2. “数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
   
3. “数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
   
4. “数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。
   

举个简单的例子：

• 有一些人总是不及时向电信运营商缴钱，如何发现它们？
  

数据分析：通过对数据的观察，我们发现不及时缴钱人群里的贫困人口占82%。所以结论是收入低的人往往会缴费不及时。结论就需要降低资费。
数据挖掘：通过编写好的算法自行发现深层次的原因。原因可能是，家住在五环以外的人，由于环境偏远不及时缴钱。结论就需要多设立一些营业厅或者自助缴费点。希望有所帮助

到此，以上就是小编对于数据挖掘数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘数据分析的3点解答对大家有用。