数据分析分析什么-数据分析分析什么比较好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析分析什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析分析什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析和数据挖掘有什么区别，想学习一下？
2. 互联网运营的数据分析如何做好？

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

你好，作为一名数据分析和数据挖掘从业者我来说说我的看法。

数据分析:就是对数据进行分析，利用统计分析方法和工具，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息。

数据挖掘:从大量数据中，通过统计学，机器学习，深度学习挖掘出有价值的信息，更偏向算法建模。

数据分析主要通过对***析，分组分析，交叉分析等等分析方法计算统计量结果，并将结果与业务结合进行解读。

数据挖掘主要通过决策树，聚类，svm，神经网络等等分类，回归方法，建立输出模型或者规则。利用模型和规则对未知数据进行预测和挖掘。

广义上来看数据分析和数据挖掘是同一个含义。都是对数据中的价值信息提取，最终落脚到商业决策上。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起学习数据分析。

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你好，我是一名大数据专业学生，数据的挖掘是属于数据分析的前置，也就是说挖掘下来才可以分析，一般来说分析是要难于挖掘，但是现在的一些网站都注意数据的保护，所以现在的数据挖掘相对于数据分析是难的，反观分析其实都是根据对应的要求进行数据的筛选。挖掘就是爬取数据，分析就是清洗数据。

互联网运营的数据分析如何做好？

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤

• 增长可行性评估和方案借鉴
• 寻找并确定增长点的范围
• 短平快的增长实验工作流程

其中实验流程包括2个方面的要求

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

第一，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法

• 首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法💡，并且形成自己的***设。
• 其次通过定性定量或者综合评分的方式，将***设进行优先级重要性排序
• 设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD
• 将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验
• 最后分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的***设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

发现增长机会的2大步骤

• 首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。
• 其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。

总之，互联网数据分析关键点在增长

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

到此，以上就是小编对于数据分析分析什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析分析什么的2点解答对大家有用。