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。

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