数据挖掘与数据分析的区别是什么

从相互关联的角度来看，在实际应用中我们发现数据挖掘与数据分析之间存在密切的互动关系。具体而言，在对分析结果的深入研究和系统整合的基础上能够进一步促进数据挖掘工作的展开，并为决策提供科学依据；与此同时，在对数据进行价值评估的过程中，则需要动态调整先验约束条件，并通过反馈机制不断优化分析流程。

为了分析目的

从分析的角度看，在分析过程中数据分析更加注重统计学方面的相关方法，并通过人的推理和演算得出结论；而数据挖掘则更多依赖机器的自主学习来实现结果的获取。

通过分析结果可以看出，在数据分析过程中所获得的数据具有精确性特征；而在数据挖掘过程中通常会呈现不确定性

Data analysis focuses on observing data, while data mining emphasizes extracting knowledge rules such as KDD (Knowledge Discovery in Databases).

分析与统计

“数据分析”需要人工建模，“数据挖掘”自动完成数学建模。

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

1、计算机编程能力的要求

在数据分析过程中经常会使用现成的数据处理工具，在于熟悉和掌握这些工具能够显著提高工作效率和准确性。具体来说 包括EXCEL和SPSS等办公软件通常能够满足大部分需求；具备基本数据库操作能力的人无需精通编程也能担任一名优秀的数据分析师；许多数据分析师的工作流程是从原始数据出发 经过细分整理 合理分类后进行深入分析 最终形成一份完整详尽的报告文档；值得注意的是 这些原始数据既可以来源于其他领域或机构 也可以通过个人努力从公开渠道获取；因此 作为一个合格的数据分析师 掌握基本数据库操作能力或具备一定的编程基础将极大提升工作效率

但是数据挖掘对编程能力确实有较高的要求。这可以从两个方面来说明：首先，在学术研究领域中, 大部分的数据挖掘相关研究生项目都隶属于计算机科学系；其次, 在就业市场上, 国内大型企业通常会招聘'数据挖掘工程师'这类职位。

2、在对行业的理解的能力

成为优秀的数据分析师不仅需要深入理解所涉及的行业，并且能够将收集的数据与其业务-operation紧密结合起来。举例而言，在面对一份业务经营报表时，在脑海中勾勒出当前经营状况的全貌，并能从中识别出存在的问题所在。然而，在从事数据分析工作时无需过分关注行业的具体细节。

3、专业知识面的要求

数据分析师不仅需要对外界行业有深入的了解外层领域知识,还需系统学习统计学原理以及市场营销等交叉学科的内容.具备数据分析相关领域的专业知识将显著提升其职业发展基础.与此同时,掌握数据分析领域的核心技能,如数据库操作与应用,能够帮助他们更好地完成复杂的数据处理任务.想要在这一领域取得卓越成就,除了扎实的数学基础与统计学素养外,还需要掌握多种数据分析算法并将其应用至实际工作中,甚至能够根据业务需求开发创新的数据分析方法.

总体来说，在用一句话来概括的情况下

数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：

1、都跟数据打交道。

他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。

2、知识技能有很多交叉点。

他们对于统计学知识都有较高的要求，在数据分析方面也都有一定的基础，并表现出较强的对数据敏感性。

3、在职业上他们没有很明显的界限。

经常会有数据分析专家从事相关工作。与此同时，在进行数据分析的过程中也会涉及到一些基本的数据挖掘工作。在实际操作中会频繁应用各种数据分析工具以及相关的模型技术。例如，在某些企业中普遍采用SAS和R作为主要的数据分析工具。而在开展任何一项数据 mining 项目时都需要具备跨领域知识的专业人才。他们不仅要在技术层面提供解决方案，在业务理解上也要深入透彻。

事实上没有必要将数据分析与数据挖掘区分得过于明显；但我们需要认识到两者之间的差异与关联。作为数据行业的从业者，在了解自身专长的基础上规划职业发展路径是必要的；以实现自身价值的最大化。

事实上没有必要将数据分析与数据挖掘区分得过于明显；但我们需要认识到两者之间的差异与关联。作为数据行业的从业者，在了解自身专长的基础上规划职业发展路径是必要的；以实现自身价值的最大化。

数据分析与数据挖掘的区别

数据分析主要包含广义数据分析与狭义数据分析两大类。其中广义数据分析涵盖了狭义数据分析及数据挖掘。通常所说的'数据分析'特指狭义数据分析。

数据分析（狭义）：

（1）定义：从基本概念上讲，数据分析即运用统计学原理对数据进行系统性的研究与解读。从学术角度来看，则是指根据特定分析目标，在合理范围内综合运用现代统计分析方法和先进工具对收集来的数据进行系统化、规范化处理，并深入挖掘其内在规律性以实现其潜在价值的过程。

（2）作用：它主要承担三大任务：现状分析、原因分析和预测分析（定量）。数据分析的目标十分明确，在进行数据分析之前先设立假设，并通过建立数学模型并收集相关数据来进行系统性验证以得出相应的结论。

（3）方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法；

（4）结果：数据分析通常是主要输出一个统计量结果。例如常见的统计指标包括总和、平均值等。这些统计指标数据需要与业务进行融合解读才能充分挖掘并展现其潜在价值；

数据挖掘：

数据挖掘是指从海量的数据中利用统计学、人工智能以及机器学习等技术手段获取未知且有价值的信息与知识的过程。

（2）作用：数据挖掘作为一门核心技术学科，其核心任务在于解决分类、聚类、关联分析和预测这四大典型问题（既有定量分析也有定性分析），其研究重点集中于发现潜在的关联规则与趋势；通过诸如啤酒销量与尿布购买、安全套使用量与巧克力消费等典型案例分析，我们可以观察到这些看似无关但实则价值连城的信息。

本研究主要使用决策树模型、深度学习技术以及关联规则挖掘算法等统计学理论与人工智能技术相结合的方法来进行数据分析与处理。

（4）结果：生成模型或规则，并从而能够获得相应的模型评分与标签信息。具体而言，该模型的得分为以下几个关键指标：包括流失风险评分（如流失概率值）、总和评价值以及相似性程度（如预测相似度）等指标；而标签方面则分为高、中、低价值客户群体（如高中低价值用户）以及客户是否流失的状态划分（如流失与非流失）等类别；其中预测结果包括各类客户的信用状况（如信用优良中差等）的具体等级划分及其对应的评价指标信息。

在狭义层面上看，则数据分析与数据挖掘的本质相同。它们均旨在从数据中提取具有价值的商业知识。这一过程不仅有助于提升业务运营效率、优化产品设计；另一方面能够为企业制定更优的决策策略。因此，在广义范畴内，数据分析包括了狭义的数据分析和数据挖掘这两种核心方法。