数据分析与数据挖掘的区别是什么？

 

随着大数据爆发式增长，市场上对大数据相关人才的需求与日俱增，导致大数据行业人才需求紧缺，引发了关于大数据的学习浪潮，在这个过程中，人们也会不时将数据分析与数据挖掘的关系混淆，什么是数据挖掘?与数据分析有什么联系吗?又或者说数据挖掘与数据分析有什么区别呢?让我们带着这些问题，一起往下解惑吧。

 

 

数据分析

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

 

数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为，是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。

 

数据挖掘与数据分析有什么区别

数据分析更多采用统计学的知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。而数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。

 

1. 从侧重点上来说，相比较而言，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。

 

2. 从数据量上来说，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。

 

3. 从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。

 

4. 从结果上来说，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。

 

总的来看，数据分析是对现在的情况进行分析和诊断，数据挖掘主要是针对企业内部小数据的挖掘，发现问题和做出预测。但数据分析和数据挖掘的本质是一样的，都是基于数据发现业务问题及规律，从而改进业务运营及帮助企业更好的决策。