数据挖掘与数据分析的区别有哪些?
【导读】数据分析采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。而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。那么,接下来就跟随小编一起来具体了解一下两者的不同吧!
1.从侧重点上来说,相比较而言,数据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。
2.从数据量上来说,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。
3.从技术上来说,数据挖掘对于技术的要求更高,需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力。
4.从结果上来说,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。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据挖掘与数据分析的区别有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,这样更有核心竞争力与竞争资本。
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