数据挖掘和数据分析相辅相成,缺一不可,那你了解他们的区别吗?
当前时代科技高速发展,人们的生活和工作越来越离不开数据挖掘关系网络分析,通过数据挖掘关系网络分析的结果,人们可以解决某些业务中遇到的问题,实时跟进工作上业务的细微变化,驱动业务实现增长。然而,数据挖掘关系网络分析可以分解成“数据挖掘”和“数据分析”两部分,那么数据挖掘和数据分析的区别是什么呢?
数据挖掘
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。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策,所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。
数据分析
其实我们可以这样说,数据分析是对数据的一种操作手段,或者算法。目标是针对先验的约束,对数据进行整理、筛选、加工,由此得到信息。数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘,又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而数据挖掘,又使用了数据分析的手段,周而复始。由此可见,数据分析和数据挖掘的区别还是很明显的。
两者的具体区别在于:
(其实数据分析的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计分析)
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。
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。
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。
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。
数据分析是把数据变成信息的工具,数据挖掘是把信息变成认知的工具,如果我们想要从数据中提取一定的规律(即认知)往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。
数据挖掘和数据分析的区别虽然体现在很多方面,但在实际工作中数据分析与数据挖掘的结合最终才能使目的落地,将数据的有用性发挥到极致。