數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有哪些區(qū)別

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區(qū)別：1、“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)論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則。2、“數(shù)據(jù)分析”不能建立數(shù)學模型，需要人工建模，而“數(shù)據(jù)挖掘”直接完成了數(shù)學建模。

數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中找到隱藏的規(guī)則，數(shù)據(jù)分析一般要分析的目標比較明確。

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（Knowledge Discover in Database）。

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)論是機器從學習集（或訓練集、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，可以直接應用到預測。

4、“數(shù)據(jù)分析”不能建立數(shù)學模型，需要人工建模，而“數(shù)據(jù)挖掘”直接完成了數(shù)學建模。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)關系，“數(shù)據(jù)挖掘”可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函數(shù)關系，根據(jù)KDD得出的“規(guī)則”，給定一組輸入?yún)?shù)，就可以得出一組輸出量。

舉個簡單的例子：

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)論就需要多設立一些營業(yè)廳或者自助繳費點。

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名稱欄目：數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有哪些區(qū)別
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