大数据工程师教你如何区分数据挖掘和数据分析?

【导语】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，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，那么数据挖掘和数据分析有什么区别呢?下面大数据工程师教你如何区分数据挖掘和数据分析?

1、侧重点

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、数据量

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、技术

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、结果

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。

关于如何区分数据挖掘和数据分析，就给大家分享到这里了，希望对大家能有所帮助，当然大数据技术的学习也是需要不断实践的，希望大家能不断进行自我能力提升，在实践中掌握技术，加油!