什么是數(shù)據(jù)分析

1）定義：簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是對數(shù)據(jù)進行分析。專業(yè)的說法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法及工具，對收集來的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

2）作用：它主要實現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標明確，先做假設(shè)，然后通過數(shù)據(jù)分析來驗證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。

3）方法：主要采用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

4）結(jié)果：數(shù)據(jù)分析一般都是得到一個指標統(tǒng)計量結(jié)果，如總和、平均值等，這些指標數(shù)據(jù)都需要與業(yè)務(wù)結(jié)合進行解讀，才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值與作用。

什么是數(shù)據(jù)挖掘

1）定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。

2）作用：數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測（定量、定性），數(shù)據(jù)挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律；如我們常說的數(shù)據(jù)挖掘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價值的信息；

3）方法：主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法進行挖掘；

4）結(jié)果：輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別

1、數(shù)據(jù)分析的重點是觀察數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘的重點是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)則”KDD。
2、數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論是人的智力活動結(jié)果，而數(shù)據(jù)挖掘得出的結(jié)論是機器從學(xué)習(xí)集（或訓(xùn)練集、樣本集）發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則。
3、數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論的運用是人的智力活動，而數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則，可以直接應(yīng)用到預(yù)測。
4、數(shù)據(jù)分析不能建立數(shù)學(xué)模型，需要人工建模，而“數(shù)據(jù)挖掘”直接完成了數(shù)學(xué)建模。如傳統(tǒng)的控制論建模的本質(zhì)就是描述輸入變量與輸出變量之間的函數(shù)關(guān)系，數(shù)據(jù)挖掘可以通過機器學(xué)習(xí)自動建立輸入與輸出的函數(shù)關(guān)系，根據(jù)KDD得出的“規(guī)則”，給定一組輸入參數(shù)，就可以得出一組輸出量。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別示例

有一些人總是不及時向電信運營商繳錢，如何發(fā)現(xiàn)它們？
數(shù)據(jù)分析：通過對數(shù)據(jù)的觀察，我們發(fā)現(xiàn)不及時繳錢人群里的貧困人口占82%。所以結(jié)論是收入低的人往往會繳費不及時。結(jié)論就需要降低資費。
數(shù)據(jù)挖掘：通過編寫好的算法自行發(fā)現(xiàn)深層次的原因。原因可能是，家住在五環(huán)以外的人，由于環(huán)境偏遠不及時繳錢。結(jié)論就需要多設(shè)立一些營業(yè)廳或者自助繳費點。

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