发布网友 发布时间:2022-03-23 23:29
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热心网友 时间:2022-03-24 00:58
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲,数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)。
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法,获取基于数据库的数据表象的知识,也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中,通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识(比如属性之间的规律性,或者是预测)的技术。
热心网友 时间:2022-03-24 02:16
数据分析与数据挖掘的目的不一样,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。
数据分析与数据挖掘的思考方式不同,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。
我们经常做分析的时候,数据分析需要的思维性更强一些,更多是运用结构化、MECE的思考方式,类似程序中的假设。
分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)
而数据挖掘大多数是大而全,多而精,数据越多模型越可能精确,变量越多,数据之间的关系越明确
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,数据挖掘往往需要更大数据量,而数据量越大,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。
热心网友 时间:2022-03-24 03:51
简单来讲,数据挖掘,就是把数据找出来,数据分析呢,就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体,打破了传统的数仓还有数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。数据中台策略中的几个过人之处。热心网友 时间:2022-03-24 05:42
数据分析和数据挖掘并不是相互独立的,数据分析通常是直接从数据库取出已有信息,进行一些统计、可视化、文字结论等,最后可能生成一份研究报告性质的东西,以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息,而这些信息通过观察往往是看不到的,这是就需要用到数据挖掘,作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以,它往往需要针对大量数据,进行大规模运算,才能得到一些统计学规律。热心网友 时间:2022-03-24 07:50
广义的数据分析肯定是包括数据挖掘的, 真要说区别的话, 可能要从两者的学术背景来讲, 数据分析一直都存在, 主要是搞统计的人在做, 主要方法肯定就是各种统计学方法了, 参数估计,假设检验等等, 基本思路就是先提出假设, 再用数据验证, 而数据挖掘的概念起源于数据库技术, 是搞计算机的提出的, 主要用机器学习的理论, 所需要的计算机工程技术更多, 做数据挖掘肯定是要会编程的.分析思路上更多的是探索式的分析, 没有先验假设.