数据挖掘与。 数据分析：数据挖掘和数据分析之间的区别

不可否认，我们周围所有角落的数据。 我们这一代人有幸看到了互联网的兴起以及免费和可访问的信息共享带来的所有好处。 这种信息共享的便利性导致生成的大量原始数据呈指数级增长。

从长远来看，您所做的所有点击、您访问的网站、您在访问的每个网站上花费的时间、您的在线状态等都是您生成的数据。 现在，在其原始形式中，这些数据是不可用的。 从我们每个人留下的数据痕迹中无法提取任何意义。

然而，借助正确的工具和计算能力，这些数据可以被处理并转化为有意义的洞察力，从而推动大公司的决策并决定他们的利润。 那些将数据称为下一次工业革命的人并没有错。

在这个数据就是一切的世界里，与满足特定数据领域相关的新领域必须出现。 已经在这些领域服务的人非常松散地抛出了数据科学、数据挖掘、机器学习、深度学习、数据分析等术语。 对于那些不在这些领域的人来说，对这些术语有基本的了解可能会让人感到困惑。

数据挖掘和数据分析是任何数据驱动项目的关键步骤，需要完美完成以确保项目成功。 如前所述，坚持这两个领域的紧密性会使寻找数据挖掘和分析之间的差异变得非常具有挑战性。 在我们处于了解进行数据挖掘与数据分析比较的状态之前，我们必须首先非常仔细地了解这两个领域。

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数据挖掘

数据挖掘是一个经过深思熟虑的连续循环，在庞大的数据集中区分和查找隐藏的示例并识别有用的数据。 它也被称为“数据库中的知识发现”。 自 1990 年代以来，它一直是一种流行的表达方式。 但直到最近十年，这个领域才真正受到关注。 计算能力的提高使数据挖掘成为流线型和主流。

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数据分析

再一次，信息分析是数据挖掘的超集，它包括删除、清理、更改、展示数据以揭示重要且有价值的见解，这些见解可以帮助确定前进的方式并做出与相关公司有关的选择。 自 1960 年代以来，数据分析作为一个周期就已经存在。 它直到最近才成为主流，并已被证明是任何重要的全球参与者武器库中不可或缺的工具。

既然我们了解了数据挖掘和数据分析的基础知识，我们就可以将数据挖掘与数据分析进行正面交锋，并了解数据挖掘和分析之间的所有细微差别和差异。

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数据挖掘和数据分析之间的区别

尽管数据挖掘和数据分析在数据领域是两个不同的词，但它们有时会代替另一个词。 这些术语的用法和含义在很大程度上取决于上下文和相关公司。 要设置他们的个人身份以便您可以轻松区分两者，您会发现下面列出的重要对比点：

1. 数据挖掘正在迎合数据收集并获得粗略但必不可少的见解。 然后数据分析使用数据和粗略的假设在此基础上构建并基于数据创建模型。
2. 数据挖掘是数据分析过程中的一个步骤。 数据分析是处理任何数据驱动模型管道中每一步的保护伞。
3. 当有问题的数据结构良好时，数据挖掘会发挥最大的作用。 同时，可以对任意数据进行数据分析； 它仍然能够获得有意义的见解，有助于将公司推向更高的高度。
4. 数据挖掘的任务是完成主要工作，使正在使用的数据更有用。 然而，数据分析用于假设并最终提供有价值的信息以帮助业务决策。
5. 数据挖掘不需要在处理数据之前灌输任何偏见或任何概念。 而数据分析主要用于假设检验。
6. 数据挖掘使用科学和数学模型和方法来识别正在挖掘的数据中的模式或趋势。 另一方面，数据分析用于处理业务分析问题并得出分析模型。
7. 数据挖掘通常不需要任何可视化、条形图、图形、GIP 等，而这些可视化 / 是数据分析的基础。 如果没有对相关数据的良好表示，所有投入到数据分析中的努力都不会取得成果。

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结论

很长一段时间以来，我们一直在看到这两个术语，即数据挖掘和数据分析。 这些术语是显而易见的，直到纯粹的功率计算机的飞跃使任何拥有计算机的人都可以跳入并玩数据。 数据挖掘和数据分析都是完美完成的关键。 由于以下两个字段的性质，它们的名称已被个体商务人士互换使用。

同时，也有在场的人意识到了领域的差异，并确保尊重两个领域的界限。 无论你站在哪个阵营，你都不能否认两者在 21 世纪数据驱动的世界中的重要性。 另一件一成不变的事情是这两个领域所需的技能。

如果您拥有不同的专业知识以在这两个领域取得成功，那将会有所帮助。 您需要一种更具分析性的方法来处理数据分析。 相比之下，您需要模式识别思维和编码技巧才能在数据挖掘领域成名。

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