数据分析与数据挖掘的关系-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与数据挖掘的关系的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析与数据挖掘的关系的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析和数据挖掘有什么区别？
2. 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？
3. 如何从概念上分清数据挖掘与数据分析？

数据分析和数据挖掘有什么区别？

数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。

对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。

数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。

数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？

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大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？

大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以***集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。

数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。

数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。 举例，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明县，这时通过数据挖掘……

谢邀答。一般来讲，三者是一回事，大数据是一种通俗性的叫法，而数据分析、数据挖掘，则是大数据的工作内容和流程环节，是一种专业性叫法。实际上，没有数据分析和数据挖掘，就没有大数据，也就不是大数据，或者说大数据只是一堆数据而已，对我们毫无意义。

（网图•侵删）

数据统计：统计是在***设相关性的前提下，对结构化的数据进行整理，从而对已经发生的事实进行呈现，以便于理解。

数据分析：分析是在业务流程的指导下，得到可以支持业务决策的新发现，在当前的业务行动中发挥数据的价值。

数据挖掘：挖掘是使用机器算法模型，在各种类型的“”实时“”数据中进行探索，发现可行性，实现技术创新。

什么是大数据？大数据是相对于 互联网、移动互联网、物联网（可穿戴设备）之前 一些 较小的，单一的，结构化的，非实时性的数据而言的。

大数据主要是指数据的量级（PB级）、复杂度（多结构化：语音，图片，***等）、实时性（秒级甚至更快）、更细颗粒度等，她的产生应用可能是跨学科，跨领域的。

无论大数据还是小数据，我们可以把数据理解成是一个“原材料”。

数据分析与数据挖掘都属于数据应用的范畴。是基于“数据”这个原材料做出的一系列的菜（湘菜，粤菜，东北菜）。

数据分析是通过数据统计，联系实际业务情况（上下文），产生一些有用的信息，从而对企业经营决策（也可以对个人某些策略）提供***支持。

数据挖掘是数据分析的更上一层，数据分析是基于数据统计得出的一些规律或者是趋势，而挖掘是更深层级找出一些非常规现象下的一些规律与趋势。

举例如下图：数据集市与数据仓库就可以看成是大数据是“原材料”，基于这些“原材料”生成的上层应用有数据分析与数据挖掘。

大数据、数据分析和数据挖掘都是数据处理的不同方面，但它们之间存在一些明显的区别。

大数据主要是指处理大规模数据的能力，包括数据的收集、存储、处理、查询和分析等。它的主要目标是高效地处理和管理大规模的数据，以便能够更好地利用这些数据。

数据分析则是指通过统计和数学方法对数据进行处理和分析，以发现数据中的规律、趋势和关联等。它的主要目标是深入地理解数据，以支持决策制定或研究。

数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。

大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。大数据主要关注大规模数据的处理和管理，数据分析则更注重从大量数据中获取有价值的洞见和信息，而数据挖掘则更强调通过特定的技术和方法从大量数据中发现有用的模式和关联。C2P工业云平台有很多大数据相关的案例，如果你有什么问题需要咨询，请搜索关注吧。

随着技术的不断发展，这三个领域的交叉和融合也将不断深化，为人们提供更加全面、精准的数据支持和洞见。

如何从概念上分清数据挖掘与数据分析？

通俗点说，数据分析是本科生，通过简单的统计来观察小数据，解决相对简单问题，比如用户年龄分布分析；而数据挖掘是研究生，通过机器学习算法建模，要深挖大数据背后的模式，来解决复杂问题，比如个性化推荐。

方***方面：一个是统计，一个是机器学习

数据分析作用的多数是概率统计理工具，比如留存率的分析，大多数上是对历史数据的某个维度的展示。而数据挖掘，背后的目标隐藏在大数据中，需要通过机器学习、深度学习理论去预测，比如挖掘用户的喜好，本质上是对用户未来行为的预测。

工具层面：一个是excel，一个是代码

数据分析，通过excel可以基本搞定，excel内置很多统计函数，顶多做个简单的线性回归分析。而数据挖掘，将要利用大数据、机器学习等用更专业的编程语言来实现，比如python调用sklearn或xgboost，来实现。

数据层面：一个是小数据，一个是大数据

数据分析数据量上相对小，或者很多数据都进行了聚合。比如通过分析某商品的近几年的销量来看市场趋势。而数据挖掘，背后对应的大部分为海量数据，比如通过用户行为日志，来对用户做千人千面的个性化推荐。

实际项目中，以实际需求驱动，根据实际情况选不同的方法。

到此，以上就是小编对于数据分析与数据挖掘的关系的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与数据挖掘的关系的3点解答对大家有用。