数据分析和数据挖掘有什么区别

　　大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。

　　数据挖掘流程包含哪些步骤

　　一、数据的产生

　　很多时候我们会发现在浏览网站或者app时总会给我们推荐一些与我们相关的信息，这其实就是根据我们的互联网行为来进行预测的，前端获取到用户的行为数据，传输到后端，然后存储到服务器上，具体行为如下：

　　浏览网页时或者app时，你的点击和停留行为都会被服务器所记录，终存储到数据库上

　　浏览购物app时，你的订单，添加购物车，收藏，关注等行为

　　浏览快手，抖音等洗脑app时，你的关注，停留，评论，点赞，转发等行为都会被记录在服务器上

　　二、数据预处理

　　预处理就是提前处理一下，当把数据从源中读取出来之后，我们可能会发现有些数据不符合我们的要求，比如有缺失值或者异常值(年龄为0)，我们的处理可能是删除，也可能是填充，我们把这些脏数据整理成干净的数据。除此之外，我们可能还需要进行数据的变换，把原始数据转化成符合模型要求的数据。

　　三、数据建模

　　数据清洗完了之后，进行可视化展示，然后我们使用一条线去拟合这些点，这条线就是一个函数，有了这个函数我们就可以进行预测，这个函数就是一个模型，这就是数据建模的过程。

　　四、数据分析VS数据挖掘

　　数据分析更多采用统计学的知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。

　　从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。

　　从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

　　从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。

　　从结果上来说，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。

　　数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。如果我们想从数据(即认知)中提取某些规律，我们往往需要将数据分析与数据挖掘相结合使用。

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