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数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘?

发布网友 发布时间:2022-03-23 23:29

我来回答

5个回答

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

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。
第一,数据汇聚,承上启下
数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。
第二,纵观大局,推动全局
数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在是把数据找到,把数据清洗了,把数据算出来。
第三、技术升级、应用便捷
目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。

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。
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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.

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