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数据挖掘和数据分析的区别与联系
  • 发布:达内
  • 来源:互联网
  • 时间:2023-08-04 13:29

数据挖掘和数据分析的区别如下:

数据分析

1.处理的数据量不同:数据分析处理的数据量可能不大;而数据挖掘处理的数据量极大,并且特别擅长处理大数据,尤其是几十万行、几百万行,甚至更多的数据。

2.处理数据的方式不同:数据分析往往是从一个假设出发,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,比如关联规则和聚类分析。

3.处理数据的类型不同:数据分析往往处理数值型数据;而数据挖掘能够处理不同类型的数据,比如声音、文本等。

4.分析的侧重不同:数据分析主要侧重于通过观察数据来对历史数据进行统计学分析;而数据挖掘通过从数据中发现“知识规律”来对未来的某些可能性做出预测分析,其更注重分析数据间的内在联系。

5.职业方向不同:数据分析与数据挖掘的区别更多地体现在职业方向上。相对数据挖掘工程师,数据分析师与业务方的工作衔接更多,理解与梳理业务诉求、明确业务目的和指导模型搭建是数据分析师的主要工作;而模型搭建与参数调优则是数据挖掘工程师的工作。

数据挖掘和数据分析的联系如下:

1.都是以数据为中心,通过某种手段从数据中获取信息和知识。

2.数据挖掘和数据分析都是属于人工智能的一个分支,都是为了发现问题、解决问题而存在的。

在实际的工作中,数据分析和数据挖掘是密不可分的,通常会用到数据分析的方法和技巧来辅助进行数据挖掘的工作。

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