数据挖掘与数据分析的区别

数据挖掘和数据分析是任何数据驱动决策项目中的主要步骤，并且需要高效地完成以确保项目的成功。如今，数据分析和策略制定在从可用数据集收集重要信息方面起着至关重要的作用。

首先，所有数据都存储在数据仓库中，然后用于商业智能需求。关于数据挖掘和数据分析有各种概念和观点，但可以说这两个术语都是商业智能的子集。数据挖掘和数据分析是相似的，因此找出它们之间的区别有点困难。在开始区分数据挖掘和数据分析之前，让我们分别了解这两个术语。阅读本文以了解数据挖掘和数据分析之间的基本区别。

什么是数据挖掘？

数据挖掘 指的是一个将原始数据转化为有意义数据的过程。数据挖掘基于研究，因此许多组织遵循数据挖掘过程将数据转化为有用的信息。它有助于组织制定更具创新性的战略，增加销售额，产生收入，并通过降低成本来实现业务增长。

数据挖掘技术

以下是数据挖掘技术

分类分析

分类分析用于将不同的数据分类到不同的类别中。它用于恢复与数据和元数据相关的有意义的信息。

关联规则学习

关联规则学习是指使识别大量数据集中不同变量之间关系的过程。

异常值检测

异常值检测是指数据库中与预期模式不符的数据观测值。

聚类分析

“聚类”一词是指数据对象的集合，这些数据对象在同一聚类内是相似的。

回归分析

回归分析是分析和识别不同变量之间关系的过程。

数据分析

数据分析是一种用于调查、分析和展示数据以查找有用信息的方法。有几种类型，但通常人们首先想到的是定量数据。例如，调查产生的数据，人口普查数据。

让我们通过一个日常的例子来理解数据分析的概念。假设有一个像 Big Bazar 这样的零售店。你可以说，Big Bazar 中的一些产品在售出之前总是过期。这意味着公司蒙受了经济损失。那么如何最小化损失呢？

让我们看一下可用的数据。

产品可以分为各种类别，如食品、饮料、服装等。它们可以进一步细分产品，并最终形成一棵树。

零售店经理拥有每天售出的产品列表、商店的高峰时段、不同时段售出的产品、每天的客户数量以及许多其他相关信息。现在，基于所有信息，他们可以找出哪些产品在一天中的什么时间售出。你可以说他们也按季节划分，即哪些产品在哪个季节售出。这样，他们也可以找到哪些产品的销量非常低。

数据分析方法

数据分析有两种方法：定性和定量。

定性研究

主要描述产品特性。它不使用任何数字。它侧重于产品的质量。

定量研究

它是定性研究的对立面，因为它主要关注数字。定量研究就是数量。

数据挖掘与数据分析的区别