数据分析目的-数据分析目的是什么

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

1. 需要收集多少份问卷才可以进行数据分析？
2. 数据分析和数据挖掘有什么区别，想学习一下？
3. 做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

需要收集多少份问卷才可以进行数据分析？

这个并没有具体规定，数据以越真实越具有代表性为准，如果你做100份就能贴近实际情况也可以，做500也行，不过目前大多数都是在100-500区间，你取中间300差不多吧至少。具体还是以实际情况为准，如果你的论文研究方向需要很多数据，那你就需要多收集数据

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。

做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

电商运营中的数据分析重点是掌握关键的电商运营指标和分析方法

1.电商运营中的数据分析只是运营的***手段

题主既然是做电商运营的，那么应该很了解运营，我这里只聊一下如何在电商运营中应用数据分析。

电商运营作为用户和平台、商家之前的桥梁，工作内容涉及内容，活动，用户等多个方面，而题主想学习的数据分析，则能很好的使“桥梁”的作用发挥得更好，更好的服务用户，同时使商家收益更大化。

2.电商数据运营

运营+数据分析，衍生出了一个新名词，数据运营，有两层含义，狭义是指数据运营这一职位，广义指用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式。

上图只是宽泛了列出了数据运营岗位的主要任务和目的，看起来和普通运营差别不大，区别在于数据运营在其上的每一个步骤都更加强调应用数据分析的方法。结合到电商行业，就是电商数据运营。

3.怎么学习数据分析应用中电商运营中

电商数据运营中最重要的是数据规划和数据分析方法

数据规划即确定电商中核心指标：

会员指标：

有价值的会员数，活跃的会员数，会员活跃率，会员回购率，会员留存率，平均购买次数，会员流失率

流量指标：

跳失率，二跳率，浏览量，PVIP比，订单转化率，访客数，到达率，平均在线时间

运营指标：

成交指标，效率指标，***购指标，库存指标，供应链指标，订单指标，退货指标

转化指标：

注册转化率指标，转化率指标，客户转化率指标，手长转化率指标，添加转化率指标，成交转化率指标

那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义以及计算方法，其中大部分都是统计汇总数据，一般来说可以使用Excel解决，同时使用Excel绘制数据结果可以较直观的展现数据变化趋势。如果需要自己去数据库中取数，那还需要学习SQL，主要是select查询语句的写法。

学习数据指标的工具：Excel, SQL

数据分析方法的学习，在电商运营中可以理解为数据分析思路

分析方法非常多，如平均分析法，比较分析法，漏斗分析法，交叉分析法，杜邦分析法，分组分析法等。

我这里针对电商说几个核心分析方法：

***法则，排行榜分析方法，直接相加法，加权求和法，多次排名法

另外还有一些经典的分析模型，如RFM，AARRR模型等，如RFM模型，如果使用Excel和sql来处理则比较繁琐和麻烦，特别是当数据量大了之后，效率也会降低，这时可以考虑使用Python来处理数据和建立模型，提升效率和简化操作。

学习分析方法的工具：Excel, SQL，Python/R

指标先行，实践中学习应用学习数据分析思路和方法

相较与宽泛学习数据分析，在电商运营岗位上学习数据分析目的性强，效率更高

希望对你有帮助，祝顺利！

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