數據挖掘與。 數據分析：數據挖掘和數據分析之間的區別

不可否認，我們周圍所有角落的數據。 我們這一代人有幸看到了互聯網的興起以及免費和可訪問的信息共享帶來的所有好處。 這種信息共享的便利性導致生成的大量原始數據呈指數級增長。

從長遠來看，您所做的所有點擊、您訪問的網站、您在訪問的每個網站上花費的時間、您的在線狀態等都是您生成的數據。 現在，在其原始形式中，這些數據是不可用的。 從我們每個人留下的數據痕跡中無法提取任何意義。

然而，借助正確的工具和計算能力，這些數據可以被處理並轉化為有意義的洞察力，從而推動大公司的決策並決定他們的利潤。 那些將數據稱為下一次工業革命的人並沒有錯。

在這個數據就是一切的世界裡，與滿足特定數據領域相關的新領域必須出現。 已經在這些領域服務的人非常鬆散地拋出了數據科學、數據挖掘、機器學習、深度學習、數據分析等術語。 對於那些不在這些領域的人來說，對這些術語有基本的了解可能會讓人感到困惑。

數據挖掘和數據分析是任何數據驅動項目的關鍵步驟，需要完美完成以確保項目成功。 如前所述，堅持這兩個領域的緊密性會使尋找數據挖掘和分析之間的差異變得非常具有挑戰性。 在我們處於了解進行數據挖掘與數據分析比較的狀態之前，我們必須首先非常仔細地了解這兩個領域。

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數據挖掘

數據挖掘是一個經過深思熟慮的連續循環，在龐大的數據集中區分和查找隱藏的示例並識別有用的數據。 它也被稱為“數據庫中的知識發現”。 自 1990 年代以來，它一直是一種流行的表達方式。 但直到最近十年，這個領域才真正受到關注。 計算能力的提高使數據挖掘成為流線型和主流。

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數據分析

再一次，信息分析是數據挖掘的超集，它包括刪除、清理、更改、展示數據以揭示重要且有價值的見解，這些見解可以幫助確定前進的方式並做出與相關公司有關的選擇。 自 1960 年代以來，數據分析作為一個週期就已經存在。 它直到最近才成為主流，並已被證明是任何重要的全球參與者武器庫中不可或缺的工具。

既然我們了解了數據挖掘和數據分析的基礎知識，我們就可以將數據挖掘與數據分析進行正面交鋒，並了解數據挖掘和分析之間的所有細微差別和差異。

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數據挖掘和數據分析之間的區別

儘管數據挖掘和數據分析在數據領域是兩個不同的詞，但它們有時會代替另一個詞。 這些術語的用法和含義在很大程度上取決於上下文和相關公司。 要設置他們的個人身份以便您可以輕鬆區分兩者，您會發現下面列出的重要對比點：

1. 數據挖掘正在迎合數據收集並獲得粗略但必不可少的見解。 然後數據分析使用數據和粗略的假設在此基礎上構建並基於數據創建模型。
2. 數據挖掘是數據分析過程中的一個步驟。 數據分析是處理任何數據驅動模型管道中每一步的保護傘。
3. 當有問題的數據結構良好時，數據挖掘會發揮最大的作用。 同時，可以對任意數據進行數據分析； 它仍然能夠獲得有意義的見解，有助於將公司推向更高的高度。
4. 數據挖掘的任務是完成主要工作，使正在使用的數據更有用。 然而，數據分析用於假設並最終提供有價值的信息以幫助業務決策。
5. 數據挖掘不需要在處理數據之前灌輸任何偏見或任何概念。 而數據分析主要用於假設檢驗。
6. 數據挖掘使用科學和數學模型和方法來識別正在挖掘的數據中的模式或趨勢。 另一方面，數據分析用於處理業務分析問題並得出分析模型。
7. 數據挖掘通常不需要任何可視化、條形圖、圖形、GIP 等，而這些可視化 / 是數據分析的基礎。 如果沒有對相關數據的良好表示，所有投入到數據分析中的努力都不會取得成果。

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結論

很長一段時間以來，我們一直在看到這兩個術語，即數據挖掘和數據分析。 這些術語是顯而易見的，直到純粹的功率計算機的飛躍使任何擁有計算機的人都可以跳入並玩數據。 數據挖掘和數據分析都是完美完成的關鍵。 由於以下兩個字段的性質，它們的名稱已被個體商務人士互換使用。

同時，也有在場的人意識到了領域的差異，並確保尊重兩個領域的界限。 無論你站在哪個陣營，你都不能否認兩者在 21 世紀數據驅動的世界中的重要性。 另一件一成不變的事情是這兩個領域所需的技能。

如果您擁有不同的專業知識以在這兩個領域取得成功，那將會有所幫助。 您需要一種更具分析性的方法來處理數據分析。 相比之下，您需要模式識別思維和編碼技巧才能在數據挖掘領域成名。

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