數據分析與挖掘哪個容易學

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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2. 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘哪家做的比較好

數據分析更多採用統計學的知識，對原數據進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值信息來評估和修正現狀。數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。
做好數據挖掘需要以下幾個步驟：第一、是商業理解；第二、數據理解；第三、數據准備；
第四、建模；第五、評價。關於數據挖掘的業務很多公司都有，不過並沒有專業的數據挖掘公司。

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3. 請問數據分析和數據挖掘到底有什麼區別

主要有以下區別：

• 「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」KDD（Knowledge Discover in Database）。
  

• 「數據分析」得出的結論是人的智力活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。
  

• 「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。
  

• 「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。如傳統的控制論建模的本質就是描述輸入變數與輸出變數之間的函數關系，「數據挖掘」可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函數關系，根據KDD得出的「規則」，給定一組輸入參數，就可以得出一組輸出量。
  

4. 數據挖掘和數據分析的區別

就目前而言，我們總是能聽到很多關於數據挖掘和數據分析的相關知識，但是有很多朋友對數據分析和數據挖掘的區別不是很理解。在這篇文章中我們就給大家介紹一下數據挖掘和數據分析的區別，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解數據挖掘和數據分析。

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。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據裡面發現關於業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。

2.數據分析

其實我們可以這樣說，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，又是甚至是遞歸的。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還是很明顯的。

而兩者的具體區別在於：

（其實數據分析的范圍廣，包含了數據挖掘，在這里區別主要是指統計分析）

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。

數據分析是把數據變成信息的工具，數據挖掘是把信息變成認知的工具，如果我們想要從數據中提取一定的規律（即認知）往往需要數據分析和數據挖掘結合使用。

舉個例子說明：你揣著50元去菜市場買菜，對於琳琅滿目的雞鴨魚豬肉以及各類蔬菜，想葷素搭配，你逐一詢問價格，不斷進行統計分析，能各自買到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心裡得出一組信息，這就是數據分析。而關繫到你做出選擇的時候就需要對這些信息進行價值評估，根據自己的偏好，營養價值，科學的搭配，用餐時間計劃，最有性價比的組合等等，對這些信息進行價值化分析，最終確定一個購買方案，這就是數據挖掘。

數據分析與數據挖掘的結合最終才能落地，將數據的有用性發揮到極致。

相信大家看了這篇文章以後不難看出——大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析是進行做出針對性的分析和診斷。大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷。我們在做數據分析工作或者數據挖掘工作的時候都需要了解這些知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

5. 數據挖掘和數據分析有什麼區別

主要區別：

1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」KDD（Knowledge Discover in Database）。

2、「數據分析」得出的結論是人的智力活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。

3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。

4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。如傳統的控制論建模的本質就是描述輸入變數與輸出變數之間的函數關系，「數據挖掘」可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函數關系，根據KDD得出的「規則」，給定一組輸入參數，就可以得出一組輸出量。

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6. 數據分析和數據挖掘的區別是什麼

數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。

7. 數據分析與數據挖掘有什麼不同

1、計算機編程能力的要求

作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。

而數據挖掘則需要有編程基礎。為什麼這樣說呢?舉兩個理由：第一個，目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系;第二點，在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為“數據挖掘工程師”。從這兩點就可以明確看出數據挖掘跟計算機跟編程有很大的聯系。

2、在對行業的理解的能力

要想成為一名優秀的數據分析師，對於所從事的行業有比較深的了解和理解是必須要具備的，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。

3、專業知識面的要求

數據分析師出對行業要了解外，還要懂得一些統計學、營銷、經濟、心理學、社會學等方面的知識，當然能了解數據挖掘的一些知識會更好。數據挖掘工程師則要求要比較熟悉資料庫技術、熟悉數據挖掘的各種演算法，能夠根據業務需求建立數據模型並將模型應用於實際，甚至需要對已有的模型和演算法進行優化或者開發新的演算法模型。想要成為優秀的數據挖掘工程師，良好的數學、統計學、資料庫、編程能力是必不可少的。

8. 請問數據挖掘與數據分析的區別(詳細一些)，謝謝

數據分析和數據挖掘並不是相互獨立的，數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有信息背後的隱藏信息，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到數據挖掘，作為分析之前要走的一個門檻。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
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9. 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

1、數據分析與數據挖掘的目的不一樣

數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

2、數據分析與數據挖掘的思考方式不同

一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

3、數據分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現

對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

10. 數據挖掘方向難嗎都需要用到什麼技術，

數據挖掘沒有大家想像中難，一般來說要掌握統計學、聚類分析和模式識別、決策樹分類技術、人工神經網路和遺傳基因演算法、規則歸納和可視化技術。

1.統計學
統計學是最基本的數據挖掘技術，特別是多元統計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關分析、多元回歸分析等。
2.聚類分析和模式識別
聚類分析主要是根據事物的特徵對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發現規律和典型模式。這類技術是數據挖掘的最重要的技術之一。
3.決策樹分類技術
決策樹分類是根據不同的重要特徵，以樹型結構表示分類或決策集合，從而產生規則和發現規律。
4.人工神經網路和遺傳基因演算法
人工神經網路是一個迅速發展的前沿研究領域，對計算機科學人工智慧、認知科學以及信息技術等產生了重要而深遠的影響，而它在數據挖掘中也扮演著非常重要的角色。
5.規則歸納
規則歸納相對來講是數據挖掘特有的技術。它指的是在大型資料庫或數據倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規則和規律。
6.可視化技術
可視化技術是數據挖掘不可忽視的輔助技術。

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