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簡述數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別（二）
2019-04-28
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我們在上一篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，主要就是數(shù)據(jù)挖掘在統(tǒng)計分析形成了比較明顯的差異。在這種明顯的差異中我們能夠分清楚數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，我們在這篇文章中給大家介紹更多的知識。

在上一篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘的特點，就是數(shù)據(jù)挖掘可以使用在海量的數(shù)據(jù)中，所以相對于海量、雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術有明顯的應用優(yōu)勢。而統(tǒng)計分析在預測中的應用常表現(xiàn)為一個或一組函數(shù)關系式，而數(shù)據(jù)挖掘在預測應用中的重點在于預測的結果，很多時候并不會從結果中產(chǎn)生明確的函數(shù)關系式，有時候甚至不知道到底是哪些變量在起作用，又是如何起作用的。這就需要我們舉例說明了。

典型的例子就是比較神奇的神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘技術，這個技術里面有一個隱蔽層，這個隱蔽層的存在的意義就是沒有人能在所有的情況下讀懂里面的非線性函數(shù)是如何對自變量進行組合的。在實踐應用中，這種情況常會讓習慣統(tǒng)計分析公式的分析師或者業(yè)務人員感到困惑，這也確實影響了模型在實踐應用中的可理解性和可接受度。

如果我們換種思維方式從實戰(zhàn)的角度考慮的話，那么我們只要模型能正確預測客戶行為，這樣就能為精細化運營提供準確的細分人群和目標客戶，業(yè)務部門、運營部門不了解模型的技術細節(jié)。而在實踐應用中，統(tǒng)計分析常需要分析人員先做假設或判斷，然后利用數(shù)據(jù)分析技術來驗證該假設是否成立。而在數(shù)據(jù)挖掘中，分析人員并不需要對數(shù)據(jù)的內(nèi)在關系做任何假設或判斷，而是會讓挖掘工具中的算法自動去尋找數(shù)據(jù)中隱藏的關系或規(guī)律。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析兩者的思維方式并不相同，這給數(shù)據(jù)挖掘帶來了更靈活、更寬廣的思路和舞臺。

所以我們在進行數(shù)據(jù)挖掘工作或者數(shù)據(jù)分析中針對具體的業(yè)務分析需求，先確定分析思路，然后根據(jù)這個分析思路去挑選和匹配合適的分析算法、分析技術、而且一個具體的分析需求一般都會有兩種以上不同的思路和算法可以去探索，從而決定最終的思路、算法和解決方案。

在這篇文章中我們給大家講述完了數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析的區(qū)別了，數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析的另一個明顯區(qū)別就是思維方式以及實戰(zhàn)的角度，只有了解了這些，我們才能夠做好任何一項工作。

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