【摘要】 我们都知道，现在“数据分析”这个词可谓是耳熟能详。在数据分析行业中，有很多的技术，比如说数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、

我们都知道，现在“数据分析”这个词可谓是耳熟能详。在数据分析行业中，有很多的技术，比如说数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习等等。很多朋友都想好好的了解一下数据分析行业的实际情况，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据分析行业中的数据分析和数据挖掘。

1.数据分析

数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与经典统计方法正相反。其他一些用于收集数据，以便搞明白哪些是同质的，从而更好地了解数据。当然，数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。很多人认为数据分析是一个新兴的技术，其实并不是这样的，数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

2.数据挖掘

数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。数据挖掘是数据库知识发现的分析步骤，本质上属于机器学习的范畴。使用数据挖掘方法来采样过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。所以对于数据挖掘的方法还是要做好选择。

通过对数据分析和数据挖掘的介绍，相信大家对这两门技术有了一定的了解，这两个技术在数据分析行业中非常重要，所以说，如果大家进入了这个行业，那就一定要掌握好这两个技能。