數據分析就是分析數據。專業說法，數據分析是指根據分析目的，采用適當的統計分析方法和工具對收集到的數據進行處理和分析，提取有價值的信息，發揮數據的作用。數據挖掘是指通過統計學、人工智能、機器學習等方法，從大量數據中挖掘出未知有價值的信息和知識的過程。下面就讓小編為大家介紹數據分析與數據挖掘的區別是什么。

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數據分析與數據挖掘的區別是什么

       數據分析與數據挖掘的區別是什么

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。

       數據分析(狹義)和數據挖掘的本質是一樣的，就是從數據中找到業務知識(有價值的信息)，從而幫助業務運營，改進產品，幫助企業做出更好的決策。因此，數據分析(狹義)和數據挖掘構成了廣義的數據分析。以上就是小編為大家分享的數據分析與數據挖掘的區別是什么。