溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編給大家分享一下數據挖掘和數據分析有哪些區別，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！
區別：1、“數據分析”得出的結論是人的智力活動結果，而“數據挖掘”得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。2、“數據分析”不能建立數學模型，需要人工建模，而“數據挖掘”直接完成了數學建模。
數據挖掘就是從海量數據中找到隱藏的規則，數據分析一般要分析的目標比較明確。
數據挖掘和數據分析的主要區別
1、“數據分析”的重點是觀察數據，而“數據挖掘”的重點是從數據中發現“知識規則”KDD（Knowledge Discover in Database）。
2、“數據分析”得出的結論是人的智力活動結果，而“數據挖掘”得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。
3、“數據分析”得出結論的運用是人的智力活動，而“數據挖掘”發現的知識規則，可以直接應用到預測。
4、“數據分析”不能建立數學模型，需要人工建模，而“數據挖掘”直接完成了數學建模。如傳統的控制論建模的本質就是描述輸入變量與輸出變量之間的函數關系，“數據挖掘”可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函數關系，根據KDD得出的“規則”，給定一組輸入參數，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，如何發現它們？
數據分析：通過對數據的觀察，我們發現不及時繳錢人群里的貧困人口占82%。所以結論是收入低的人往往會繳費不及時。結論就需要降低資費。
數據挖掘：通過編寫好的算法自行發現深層次的原因。原因可能是，家住在五環以外的人，由于環境偏遠不及時繳錢。結論就需要多設立一些營業廳或者自助繳費點。
看完了這篇文章，相信你對數據挖掘和數據分析有哪些區別有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
