首页 亿信华辰大数据知识库 数据分析与数据挖掘的区别

数据分析与数据挖掘的区别

|亿信华辰大数据知识库2022-04-24

在大数据领域里,我们经常会看到例如数据挖掘、OLAP、大数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和差别。那么数据挖掘与数据分析到底有什么区别?

在大数据领域里,我们经常会看到例如数据挖掘、OLAP、大数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和差别。那么数据挖掘与数据分析到底有什么区别?
一、数据分析的定义
数据分析就是对数据进行分析。专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。它主要是以分析目的为主,通过适当的统计分析方法对数据进行处理与分析,提取有价值的信息。它主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。
二、数据挖掘的定义
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,极大化数据资产的效益。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒与尿布、安全套与巧克力等,这就是事先未知的,但又是非常有价值的信息。
三、主要区别
1)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。
2)数据挖掘更多侧重于技术的实现,数据分析更多依赖于业务知识,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。
3)数据分析与数据挖掘的目的不一样,数据挖掘的目标群体是不确定的,需要我们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,而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。

四、关于亿信ABI
数据分析与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现有价值的信息,从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以数据分析与数据挖掘构成广义的数据分析。像亿信ABI这样的数据分析工具都带有数据挖掘的功能。
亿信ABI一站式数据分析平台,是亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。
认为本内容有帮助
0
您可能需要的数据产品
亿信华辰助力政企数字化转型

预约演示

您好,商务咨询请联系

咨询热线:400-0011-866