数据挖掘与数据分析的区别是什么
2020-09-09 22:10:47
数据挖掘与数据分析在目的、过程、结果、能力要求及侧重点等方面存在明显区别，具体如下：
目的不同
数据分析：主要针对历史数据进行统计学分析，目标明确，通常先提出假设，再通过分析验证假设是否正确，以实现现状分析、原因分析、定量预测分析三大作用，最终为业务决策提供支持。例如，通过分析销售数据，验证促销活动是否有效提升销量。
数据挖掘：侧重于从大量数据中挖掘未知的、有价值的信息和知识，重点在于发现数据中隐藏的模式与规律，以解决分类、聚类、关联、预测（定量与定性）等问题。例如，通过挖掘用户购买行为数据，发现“啤酒与尿布”的关联规则。
过程不同
数据分析：过程更依赖统计学方法，需人工推理演绎得出结论。例如，使用对比分析、回归分析等方法，结合业务背景解读数据。
数据挖掘：过程更依赖机器自学习，通过算法直接从数据中提取模式。例如，利用决策树、神经网络等算法自动构建模型，发现数据中的潜在规律。
结果不同
数据分析：结果通常为准确的统计量，如总和、平均值等，需结合业务进行解读才能发挥价值。例如，计算某产品月均销量，需结合市场趋势分析其合理性。
数据挖掘：结果一般为模糊的模型或规则，如用户流失概率值、信用等级标签等，可直接用于业务决策。例如，通过模型预测用户流失风险，并标记为高、中、低风险等级。
计算机编程能力要求不同
数据分析：对编程能力要求较低，通常使用成型工具（如Excel、SPSS、SAS、R）即可完成分析任务。即使不懂编程，也可通过拖拽操作或简单脚本实现数据分析。
数据挖掘：对编程能力要求较高，需掌握数据库技术、数据挖掘算法及编程语言（如Python、Java），以实现模型构建与优化。例如，开发新的算法模型或调整现有模型参数。
行业理解能力要求不同
数据分析：需深入了解所从事行业的业务逻辑，能够将数据与业务紧密结合。例如，通过分析业务经营报表，快速定位经营问题并提出改进建议。
数据挖掘：对行业理解要求相对较低，更侧重于技术实现。例如，在金融领域，数据挖掘工程师可能无需深入了解信贷业务，但需掌握风险评估模型的构建方法。
专业知识面要求不同
数据分析：除统计学知识外，还需掌握营销、经济、心理学、社会学等领域知识，以更好地解读数据背后的业务含义。例如，通过分析用户行为数据，结合心理学理论解释用户偏好。
数据挖掘：需熟悉数据库技术、数据挖掘算法及数学、统计学基础，能够根据业务需求建立并优化模型。例如，利用聚类算法对用户进行分群，并优化算法参数以提高分群准确性。
侧重点不同
数据分析：更关注业务层面，通过数据洞察业务现状与问题，为决策提供支持。例如，通过分析用户反馈数据，提出产品改进建议。
数据挖掘：更关注技术层面，通过算法挖掘数据中的潜在价值，为业务提供创新解决方案。例如，利用关联规则挖掘发现跨品类销售机会。
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