浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识

2020-11-20 17:50 11浏览 5457字数

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【导读】可以说,我们每天都被大量的数据充斥着,生活以及工作时时刻刻离不开数据也离不了数据,不过在大数据领域里,数据分析、数据挖掘以及大数据他们是不一样的,很多人在刚入门的时候,这几个概念经常会分不清,问十个人这几个词的意思,你可能会得到十五种不同的答案。今天小编就通过一种比较牵线的例子来和大家聊聊对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识。

首先来介绍一下数据与信息之间的区别。

数据是什么,信息又是什么,其实最本质的区别就是,数据是存在的,有迹可循的,不需要进行处理的,而信息是需要进行处理的。

例如你想要为家里买一个新衣柜,那么首先就是要去测量室内各处的长、宽、高,对于这些数据,只要我们测量就可以得到准确的值,因为这些数据是客观存在的,这些客观存在的值就是数据。

而信息却不同,你来到家具商场购买衣柜,你会说,我们放3米的衣柜放在房间刚刚好,2米的有些短,看着不大气,4米的又太大了,不划算。那这种就属于信息,这些时候经过大脑进行了思考,进行了主观判断的,而你得出这些信息的依据就是那些客观存在的数据。

其次,数据分析是对客观存在的或者说已知的数据,通过各个维度进行分析,得出一个结论。

例如我们发现公司的APP用户活跃度下降:

从区域上看,某区域的活跃度下降的百分比

从性别方面看,男生的活跃度下降的百分比

从年龄来看,20岁~30岁的活跃度下降的百分比

等等,这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。

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。而且更注重洞察数据本身的关系,从而获得一些非显型的结论,这是我们从数据分析中无法得到了,例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似,等等,重在从各个维度去发现数据之间的内在联系

因此两者的目的不一样,数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

例如一个人想找一个女朋友,他可以很快很容易的了解到其外在相关因素情况,例如身高、体重、收入、学历等情况,但是他没有办法从这些数据中知道这个女孩是否适合自己、她的性格与自己是否能够相处融洽……这时我他就需要从一些日常行为的数据进行推断,一种是主观的推断,他觉得、他估计、他认为,能不能在一起。

另一种是客观+主观的推断,比如整合社交平台数据(可以知道朋友圈、微博的日常内容、兴趣爱好等等),和自己的行为进行数据挖掘,来看看数据内在的匹配度有多少,这时候,他就可以判断出,他们在一起的概率有99%,从而建立信心,开始行动.....

当然统计学上讲,100%的概率都未必发生,0%的概率都未必不发生,这只是小概率事件,不要让这个成为你脱单的绊脚石。

最后,思考的方式不同,一般来讲,数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设,而数据挖掘是没有假设的,但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候,数据分析需要的思维性更强一些,更多是运用结构化、MECE的思考方式,类似程序中的假设

分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)

而数据挖掘大多数是大而全,多而精,数据越多模型越可能精确,变量越多,数据之间的关系越明确

什么变量都要,先从模型的意义上选变量(大而全,多而精),之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选,最后全扔到模型里面,最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

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,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需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看,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。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识”的相关内容,希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析,关注小编持续更新。


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