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前方注意：數據分析可不是數據挖掘
2016-03-20
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前方注意：數據分析可不是數據挖掘

說到數據分析或者數據挖掘，很多人都會認為是一樣的，特別是對于外行人來說，只要是和數據有關系的，可以得到數據價值的，應該都會被認為是數據分析，但是企業(yè)想要更加深層次的發(fā)現數據的價值，還要注重數據的挖掘，下面我們就從幾個方面說說數據分析和數據挖掘的有什么區(qū)別。

第一、從定義上看
數據分析有廣義上和狹義上的概念，從廣義上來看的話，數據分析確實是包括數據挖掘的，從狹義上看的話，數據分析就是對存在的數據信息進行收集、處理，分析以及建模的過程，這個過程中可能會使用到一些數據分析的工具或者方法，收集有用的數據信息，將數據的作用發(fā)揮到最大。數據挖掘主要是注重發(fā)現那些還沒有被發(fā)現，可能更有價值的數據信息。從深度上來看的話，數據挖掘相對于數據分析的深度更深。
第二、從數據側重來看
數據分析主要是對相關性的分析，目的是為了建立起數據預測模型，更好的將數據的目標明確，然后通過數據分析得出相關的關聯性分析，這樣我們就可以得到正確的結論。數據挖掘則不僅僅是對相關性的分析，還包括一些我們還沒有發(fā)現的數據模型或者數據之間的規(guī)律的分析，在數據分析和數據挖掘的實際使用過程中，經常會發(fā)現一些未知的，看似毫無關聯的事物，但是有很強的相關性。這都會要通過深層次的挖掘才能發(fā)現的。
第三、從使用方法上看
數據分析的過程采用的方法一般是比較常用的數據分析方法，針對的數據面比較廣，一般對比分析、回歸分析等方法使用的比較多，數據挖掘的過程中，使用的方法則比較精，決策樹，聚類分析，以及機器學習等不同的方法都要被使用在數據挖掘的過程中。
第四、從結果來看


數據分析一般得到的結果適合業(yè)務流程相統(tǒng)一，數據分析也主要是針對在業(yè)務流程過程匯總一些計量的統(tǒng)計，得到可能存在的不一樣的統(tǒng)計結果，從而進行分析，數據主要是為業(yè)務服務的。數據挖掘則是針對特定的一個分析指標，數據挖掘的結果就是要輸出一個模型，針對性更強。

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