数据挖掘和数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘和数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据挖掘和数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 为什么要进行数据分析和数据挖掘？
2. 数据分析和数据挖掘有什么区别？

为什么要进行数据分析和数据挖掘？

因为OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及从不同的角度观察信息的能力。

快速增长的海量数据收集、存放在大量的大型数据库中，没有强有力的工具，理解他们已经远远超出了人的能力，导致 数据丰富但信息贫乏。数据和信息之间的鸿沟越来越宽，这就要求必须系统的开发数据挖掘工具，将数据转换成有用的信息。

数据分析和数据挖掘有什么区别？

数据分析和数据挖掘都是对数据进行处理、分析和挖掘的过程，但它们的目的、方法、和技术应用略有不同。以下是它们之间的主要区别：

1. 目的：

数据分析主要是为了描述和分析已有的数据，以便更好地理解数据和驱动决策。数据分析侧重于利用统计方法、可视化和报表工具对数据进行解释和呈现。

数据挖掘则侧重于通过算法和技术从大量数据中发现有意义的模式和趋势，从而为预测、分类、聚类等任务提供支持。数据挖掘更注重使用机器学习、模式识别和数据挖掘算法对数据进行深入分析。

2. 方法：

数据分析通常使用描述性统计分析（如均值、中位数、标准差、频率分布等）、数据可视化（如柱状图、饼图、散点图等）和报表等技术。数据分析主要关注数据的呈现和沟通，帮助用户理解数据和解决问题。

数据挖掘则使用高级统计方法、机器学习算法（如分类、聚类、回归、关联规则等）以及神经网络、深度学习等技术对数据进行深入分析。数据挖掘更注重寻找数据中的复杂模式和规律，以便进行预测、分类等任务。

3. 技术应用：

数据分析主要用于商业智能、市场研究、财务分析等领域，帮助用户了解数据并做出决策。数据分析的工具包括Excel、SPSS、R、Python等。

数据挖掘则广泛应用于科学研究、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域。数据挖掘的工具包括各种编程语言（如Python、R、J***a、C++等）以及机器学习和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。

总之，数据分析和数据挖掘都利用数据进行研究和分析，但数据分析主要侧重于描述性和探索性的分析，而数据挖掘更注重从数据中发现复杂的模式和规律。在实际应用中，两者往往会结合使用，以充分发挥数据的潜力，为决策提供有力支持。

1.对计算机编程能力的要求不同

      一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。

      而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。

2. 侧重于解决的问题不同

      数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。

3. 对专业知识的要求不同

      一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。***若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。

      而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。

      相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。

到此，以上就是小编对于数据挖掘和数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘和数据分析的2点解答对大家有用。