数据分析和数据挖掘有何区别?
发布时间：2021年01月26日 02:06:02
来源：环球青藤
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【摘要】对于大数据行业工作的人来说，除了数据分析之外，一定还听说过数据挖掘，那么它们之间有什么异同呢?现在的大多数企业已经模糊了对数据分析与数据挖掘的区别，但是它们还是有所差异，那么，数据分析和数据挖掘有何区别呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
数据分析更多采用统计学的知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。
从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。
从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。
从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。
从结果上来说，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。
关于数据分析和数据挖掘有何区别，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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