數據挖掘和大數據分析

1. 數據挖掘、數據分析以及大數據之間的區別有哪些

①數據挖掘與數據分析師針對所有數據類型而言的，而不是大數據獨有的特性。大數據通過數據挖掘以及數據分析實現其價值。

②數據挖掘與數據分析是順序性關系，即需要前期通過數據挖掘收集數據以及清晰數據，而後通過數據分析實現數據的最終價值體現。

③數據分析是大數據的核心，所有數據通過數據分析輸出最終的結論以及對企業發展等發展規劃起到促進作用。

④大數據更加偏向於理論概念，也是目前創新思維，信息技術以及統計學技術的綜合概述。而數據挖掘與數據分析更偏向於數據的執行過程。

2. 大數據、數據分析和數據挖掘的區別

1、大數據：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性）
2、數據分析：是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
3、數據挖掘：涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

3. 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

• 數據分析與數據挖掘的思考方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

  我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的假設。

  分析框架（假設）+客觀問題（數據分析）=結論（主觀判斷）

  而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確

• 數據分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現，對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

其實不論數據分析還是數據挖掘，能抓住老鼠的就是好貓，真的沒必要糾結他們之前的區別，難道你給領導匯報時，第一部分是數據分析得出，第二部分是數據挖掘得出？他們只關注你分析的邏輯、呈現的方式。

4. 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。
  

• 數據分析與數據挖掘的思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確，什麼變數都要，先從模型的意義上選變數（大而全，多而精），之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

• 大數據感覺並不是數據量大，也不是數據復雜，這些都可以用工具和技術去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規則。

  例如定向廣告的推送，就是大數據，它根據你以往的瀏覽行為，可以准確的給你推相關的信息，基本做到了你一個人就是一個資料庫，而不是一條數據。但我們所作的數據分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。

所以大數據時代也顯露出了各類問題，數據的隱私、數據殺熟、數據孤島等，這也許就是我們目前看到大數據分析更看重的是技術、手段的原因。

5. 大數據分析和數據挖掘也算是吃青春飯嗎

你好，這是一種誤解。大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要內你日積月累的數容據處理經驗，以及與所在的行業深度融合挖掘出有價值的數據的項目操作有關。大數據分析師是一個新興的職業，新興的領域，不會過時，也不會是青春飯

6. 大數據 數據分析 數據挖掘有什麼區別

1、大數據：大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。

2、數據分析：數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

3、數據挖掘：數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。

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7. 大數據，數據分析和數據挖掘的區別

1. 先做數據分析，一般就是收集數據、數據清洗、數據篩選、畫像

2. 進階數據挖掘，數據挖掘是偏演算法的多一些，要求統計學、數學、計算機技能要求高一些
   

8. 淺談對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識

【導讀】可以說，我們每天都被大量的數據充斥著，生活以及工作時時刻刻離不開數據也離不了數據，不過在大數據領域里，數據分析、數據挖掘以及大數據他們是不一樣的，很多人在剛入門的時候，這幾個概念經常會分不清，問十個人這幾個詞的意思，你可能會得到十五種不同的答案。今天小編就通過一種比較牽線的例子來和大家聊聊對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識。

首先來介紹一下數據與信息之間的區別。

數據是什麼，信息又是什麼，其實最本質的區別就是，數據是存在的，有跡可循的，不需要進行處理的，而信息是需要進行處理的。

例如你想要為家裡買一個新衣櫃，那麼首先就是要去測量室內各處的長、寬、高，對於這些數據，只要我們測量就可以得到准確的值，因為這些數據是客觀存在的，這些客觀存在的值就是數據。

而信息卻不同，你來到傢具商場購買衣櫃，你會說，我們放3米的衣櫃放在房間剛剛好，2米的有些短，看著不大氣，4米的又太大了，不劃算。那這種就屬於信息，這些時候經過大腦進行了思考，進行了主觀判斷的，而你得出這些信息的依據就是那些客觀存在的數據。

其次，數據分析是對客觀存在的或者說已知的數據，通過各個維度進行分析，得出一個結論。

例如我們發現公司的APP用戶活躍度下降：

從區域上看，某區域的活躍度下降的百分比

從性別方面看，男生的活躍度下降的百分比

從年齡來看，20歲~30歲的活躍度下降的百分比

等等，這樣不同的業務類型去看過去一段時間發展的趨勢來做結論判斷。

數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。而且更注重洞察數據本身的關系，從而獲得一些非顯型的結論，這是我們從數據分析中無法得到了，例如關聯分析可以知道啤酒與尿布的關系、決策樹可以知道你購買的概率、聚類分析可以知道你和誰類似，等等，重在從各個維度去發現數據之間的內在聯系

因此兩者的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

例如一個人想找一個女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相關因素情況，例如身高、體重、收入、學歷等情況，但是他沒有辦法從這些數據中知道這個女孩是否適合自己、她的性格與自己是否能夠相處融洽……這時我他就需要從一些日常行為的數據進行推斷，一種是主觀的推斷，他覺得、他估計、他認為，能不能在一起。

另一種是客觀+主觀的推斷，比如整合社交平台數據(可以知道朋友圈、微博的日常內容、興趣愛好等等)，和自己的行為進行數據挖掘，來看看數據內在的匹配度有多少，這時候，他就可以判斷出，他們在一起的概率有99%，從而建立信心，開始行動.....

當然統計學上講，100%的概率都未必發生，0%的概率都未必不發生，這只是小概率事件，不要讓這個成為你脫單的絆腳石。

最後，思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的假設

分析框架(假設)+客觀問題(數據分析)=結論(主觀判斷)

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確

什麼變數都要，先從模型的意義上選變數(大而全，多而精)，之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現，對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「淺談對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

9. 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

1、數據分析與數據挖掘的目的不一樣

數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

2、數據分析與數據挖掘的思考方式不同

一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

3、數據分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現

對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

10. 數據挖掘與數據分析有哪些區別

1.數據挖掘的定義

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

2.與數據分析的區別

數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database ，KDD）。

數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。