数据分析与数据挖掘:不同之处

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数据分析与数据挖掘:不同之处

现今,围绕着数据分析和数据挖掘的应用变得越来越普及,它们在工作和学习中都起着不可或缺的作用。它们具有相似的名称,但是也有一些明显的区别。

首先,数据分析以探究已有数据的洞察为主,它洞察数据和主题内容,基于观察发现数据之间的联系;而数据挖掘的任务不是探究已有数据,而是利用复杂的统计技术和机器学习建模,从海量数据中发现有价值的模式和规律,提取有用信息,进而解决不同的业务问题。

其次,数据分析更加强调定量性和实证性,它分析数据的结构、趋势和变化,准确地描述数据的现状,而数据挖掘的重点更多地是实现模式识别,在有限的确定性信息和规则的情况下,以及新的解释范例到达进一步的结论和预测。

最后,从工具和技术的角度来说,数据分析更多依赖表格形式的数据,用Excel、SPSS、R等做数据管理和分析,而数据挖掘是采用复杂的机器学习算法,例如基于聚类、神经网络、决策树和SVM等方法来发现数据中的模式特征。

总之,数据分析和数据挖掘有着明显的区别,它们在各自的领域都发挥着重要作用,帮助人们进行决策,同时也带来了很多收益。

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