数据挖掘 vs 数据分析学

在这个数字时代，没有人能否认数据无处不在。当今这一代很幸运地见证了互联网的兴起以及自由获取数据共享带来的所有优势。数据挖掘和数据分析是任何业务开发（数据驱动项目）的关键步骤。它们需要更高效地完成，以确保项目的成功。数据挖掘和数据分析密切相关，因此区分数据挖掘和数据分析相当困难。在深入理解数据挖掘和数据分析的区别之前，我们首先分别仔细了解这两个不同的领域。

什么是数据挖掘？

数据挖掘可以定义为通过查找模式、清理、设计模型和创建测试来提取数据的过程。它包括数据库管理、机器学习和统计概念。许多企业组织使用它从数据库中提取特定信息，以找到解决其业务问题的方案。数据挖掘可以将原始数据转化为有用的信息，以帮助实现业务目标。

数据挖掘概念

数据挖掘任务需要各种技术、工具和方法。以下是数据挖掘最重要的概念。

数据清理

在数据清理中，从各种来源获取的所有原始数据都被转换为特定的标准格式，以便于处理和分析。它包括识别和纠正错误、查找缺失值、删除重复项等。

人工智能

人工智能系统执行分析活动，如规划、学习和解决问题。

关联规则

关联规则也称为购物篮分析。它是确定不同数据集变量之间关系的重要概念。

聚类

聚类是指将大量数据分割成更小的段或子集，称为簇。

分类

此概念用于为数据集合分配类别，以获得更多的分析和预测。

数据分析

一旦将有用信息汇集并处理完毕，数据分析就会被用来评估数据、查找模式并生成统计数据。

数据仓库

数据仓库是指收集和存储业务数据的过程，有助于快速决策。

回归

回归用于根据特定数据集预测一系列数值，例如股票价格、销售额、温度。

什么是数据分析？

数据分析是使用分析和逻辑概念评估数据的过程，以检查所有员工、客户和业务的全面见解。在这个过程中，使用专门的计算机系统从原始数据中提取用户数据。这些系统有助于转换、组织和建模数据以获得输出。它是一个定性和定量的过程，用于产生收入和提高生产力。在这个过程中，数据根据业务需求进行提取和分类。数据分析被广泛用于各种行业，使组织能够做出数据驱动的决策。

数据分析阶段

数据分析的各个阶段如下。

Discovery (发现)

在此阶段，分析师会分析数据并调查与数据相关的问题，以建立背景和理解。这将有助于分析师了解组织特定项目所需的数据源。

数据准备

在此阶段，数据分析团队会准备一个分析沙箱，以在项目期间完成分析过程。分析团队需要执行各种任务，例如将数据提取、转换和更新到这些沙箱中。

模型规划

在此阶段，分析团队会找到它为特定模型构建阶段确定的过程和技术。团队分析数据集以了解变量之间的关系并选择最合适的模型。

模型构建

在此阶段，分析师会为测试、生产和训练等不同目的创建数据集。

沟通结果

在此阶段，分析师与利益相关者互动，并确定项目产出是成功还是失败。

上线

在此阶段，交付产出。

业务分析师做什么？

• 业务分析师负责处理业务问题，并根据业务需求制定计划。
• 业务分析师会审查业务需求和先决条件。
• 业务分析师会与利益相关者合作，并牢记最终目标是达成目标。
• 业务分析师参与业务框架。

数据挖掘与数据分析的区别