学习必看|数据挖掘和分析有什么不一样？这里都讲清楚了！
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程，更偏向于建立方程或模型。数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。
数据挖掘和分析的区别为：
1、数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。
2、约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。
3、对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。
4、结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
再有就是有三种不同：
1、数据挖掘和分析的目的不一样
数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
2、数据挖掘和分析的思考方式不同
一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
3、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，数据挖掘往往需要数据量极大，而数据量极大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，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，通过这个建立方程或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。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
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