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数据分析和数据挖掘的区别是什么?

挖数据2020-12-12 01:43:51 228

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bai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。



其实不论数据分析还是数据挖掘,能抓住老鼠的就是好猫,真的没必要纠结他们之前的区别,难道你给领导汇报时,第一部分是数据分析得出,第二部分是数据挖掘得出?他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。