1. 數據挖掘與數據分析的區別是什麼
數據挖掘與數據分析的區別如下：
1、數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。
2、數據分析
數據分析是對數據的一種操作手段，或者演算法。目標是針對先驗的約束，對數據進行整理、篩選、加工，由此得到信息。數據挖掘，是對數據分析手段後的信息，進行價值化的分析。而數據分析和數據挖掘，可遞歸。就是數據分析的結果是信息，這些信息作為數據，由數據去挖掘。而數據挖掘，又使用了數據分析的手段，周而復始。由此可見，數據分析與數據挖掘的區別是很明顯。
3、兩者的具體區別在於：
數據量上：數據分析的數據量可能並不大，而數據挖掘的數據量極大。
約束上：數據分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而數據挖掘不需要假設，可以自動建立方程。
對象上：數據分析往往是針對數字化的數據，而數據挖掘能夠採用不同類型的數據，比如聲音，文本等。
結果上：數據分析對結果進行解釋，呈現出有效信息，數據挖掘的結果不容易解釋，對信息進行價值評估，著眼於預測未來，並提出決策性建議。
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