数据分析和数据挖掘的区别是什么?
【摘要】 就目前而言,大数据、数据分析、物联网、人工智能的不断发展使得各行各业积累了很多的原始数据,尤其是在这个互联网时代中,数据不断的扩
就目前而言,大数据、数据分析、物联网、人工智能的不断发展使得各行各业积累了很多的原始数据,尤其是在这个互联网时代中,数据不断的扩大。对于数据的正误以及是够有价值都是比较重要的,于是就有了数据分析这个行业,但是数据行业的新人对于数据分析和数据挖掘不是很清楚多了,那么现在就给大家讲讲数据分析和数据挖掘的区别是什么。
从广义来讲,数据分析就是数据分析和数据挖掘,但是从狭义来讲,数据分析和数据挖掘不是种事物。现在我们就具体的讲讲数据分析和数据挖掘。专业的说法,数据分析是指依据分析目的,用恰当的统计分析办法及东西,对收集来的数据进行处理与分析,获取有价值的信息,发挥数据的效果。那么什么是数据的分析效果呢?数据分析效果首先实现三大效果:现状分析、因素分析、猜测分析、定量。数据分析的方针清晰,先做假定,然后经过数据分析来验证假定是不是准确,然后得到相应的定论。
现在就讲讲数据挖掘。简单来说数据挖掘是指从很多的数据中,经过统计学、人工智能、机器学习等办法,发掘出不明且有价值的信息和常识的进程。挖掘效果就是数据发掘首要偏重处理四类疑问,这四类疑问就是分类、聚类、相关和猜测,数据发掘的重点在寻找不知道的形式与规律。试想一下,数据挖掘工作如果做的不好,挖掘的数据都不是很好的数据,那么分析出的结果也并不是准确的,这不但浪费了时间,而且后续的工作完全没了意义。数据挖掘就是挖出好的数据从而为数据分析做好一个铺垫。使得数据分析工作做得更好。
总的来说,数据分析与数据发掘的本质都是相同的,都是从数据里面发现关于事务的常识有价值的信息,然后协助事务运营、改善商品以及协助企业做非常好的决策。由此可见,数据分析工作的好坏取决于数据挖掘工作的好坏,大家在进行数据分析工作之前一定要好好的注意好数据挖掘工作,只有注意到了数据挖掘工作,才能够得出一些不错的数据,从而为数据分析工作做好铺垫,最后分析出一个准确的数据。
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