《数据挖掘与数据分析：深度剖析二者的区别》
一、概念内涵的区别
1、数据分析
- 数据分析主要是对已有的数据进行处理、分析和解读，以提取有用的信息，它侧重于对数据的描述性统计、数据可视化等操作，一家电商公司分析过去一个月的销售数据，计算出销售额的平均值、中位数，绘制出销售额随时间变化的折线图等，这些操作可以帮助企业了解当前业务的基本状况，如哪些产品销量高、哪些时间段销售旺季等。
- 数据分析的重点在于回答“发生了什么”的问题，它以现有的数据为基础，通过简单的数学和统计方法，如求和、求平均、计算比例等，对数据进行整理和概括，其结果往往是直观、易于理解的，能够直接为业务决策提供基本的依据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据挖掘
- 数据挖掘则是从大量的数据中发现潜在模式、关系和知识的过程，它不仅仅是对数据的简单分析，而是要挖掘出数据中隐藏的、有价值的信息，在电信行业中，通过数据挖掘技术分析用户的通话记录、短信记录、流量使用情况等海量数据，发现不同用户群体的行为模式，如哪些用户可能会在近期更换套餐、哪些用户是高价值的潜在流失用户等。
- 数据挖掘更关注于回答“为什么会发生”以及“未来会发生什么”的问题，它利用复杂的算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等，对数据进行深度挖掘，发现数据中的非线性关系和隐藏的结构。
二、数据处理方法的区别
1、数据分析
- 在数据处理方面，数据分析通常使用较为基础的统计方法和数据处理工具，在Excel中就可以完成很多基本的数据分析任务，如数据排序、筛选、透视表等，对于更复杂一些的分析，可能会使用到统计软件如SPSS，进行方差分析、回归分析等操作。
- 数据分析的数据源相对较为明确和有限，通常是企业内部已经整理好的业务数据，如销售数据、财务数据等，数据的规模一般相对较小，数据的结构也相对比较规整，例如常见的表格形式的数据。
2、数据挖掘
- 数据挖掘需要处理海量的数据，这些数据可能来自多个不同的数据源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频等），在社交媒体数据挖掘中，需要处理用户的微博、朋友圈等文本内容，以及用户上传的图片等多种类型的数据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据挖掘使用的算法更为复杂，如决策树、神经网络、支持向量机等机器学习算法，这些算法需要较高的计算资源和专门的软件工具，如Python中的Scikit - learn库、R语言中的相关机器学习包等。
三、应用场景和目标的区别
1、数据分析
- 应用场景较为广泛地分布在各个业务领域的日常运营监控中，在生产制造企业中，通过对生产线上的实时数据进行分析，监控生产效率、产品质量等指标，及时发现生产过程中的异常情况并进行调整。
- 其目标主要是优化当前的业务流程，提高业务运营的效率和效果，通过分析历史数据，企业可以制定更加合理的生产计划、库存管理策略等，以降低成本、提高客户满意度。
2、数据挖掘
- 数据挖掘更多地应用于战略决策、市场预测和客户细分等场景，银行通过数据挖掘对客户的信用数据、交易数据等进行分析，构建信用评分模型，用于评估客户的信用风险，决定是否发放贷款以及贷款的额度等。
- 它的目标是发现新的商业机会、预测市场趋势和客户行为，通过挖掘消费者的购买历史和浏览行为，企业可以提前进行精准营销，推出符合消费者潜在需求的产品或服务，从而提高市场竞争力。
四、结果呈现与解读的区别
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据分析
- 结果呈现形式比较直观，如报表、图表等，这些结果容易被业务人员理解，因为它们直接反映了数据的基本特征，一个销售部门的数据分析报表可能会以柱状图展示不同产品的季度销量对比，以饼图展示各地区销售额的占比等。
- 对结果的解读主要基于业务知识和基本的统计概念，业务人员可以根据数据分析的结果快速做出决策，如根据销量对比决定加大对畅销产品的推广力度等。
2、数据挖掘
- 数据挖掘的结果可能是一些复杂的模型、规则或者是难以直观理解的模式，一个数据挖掘得到的神经网络模型，其内部的权重和神经元连接关系对于非技术人员来说很难理解。
- 对数据挖掘结果的解读需要具备一定的技术和业务知识背景，技术人员需要解释模型的原理和准确性，业务人员则需要根据模型的预测结果制定相应的策略，对于一个预测客户流失的模型，业务人员需要根据模型提供的可能流失客户名单，制定客户挽留策略。
评论列表