数据分析与数据挖掘的区别

数据分析是指分析所收集的信息并收集有关数据见解和统计数据的过程。它对任何组织都至关重要，因为它通过识别数据集中的问题来帮助评估数据质量。在组织中进行数据分析有多种方法，例如平均值、众数、百分位数、频率、最大值、最小值等。另一方面，数据挖掘是指从现有数据库中提取有用数据、模式的过程。它是评估现有数据库并将原始数据转换为有用信息的过程。请阅读本文以了解数据分析和数据挖掘之间的区别。

什么是数据分析？

数据分析也称为数据考古。它是一个从现有来源评估数据并分析和总结有关该数据的有用信息的过程。数据分析的主要任务是在数据分析的初始阶段识别不正确的值、异常和缺失值等问题。它可以出于多种原因进行，但数据分析最常见的目的是作为大型项目的一部分来发现数据质量。数据分析与 ETL（提取、转换和加载）过程相关联，以将数据从一个系统传输到另一个系统。

数据分析技术

数据分析有三种不同的技术

• 结构发现
• 内容发现
• 关系发现

结构发现

在结构发现中，应妥善维护数据库的结构身份。例如，在任何组织中，考虑员工的考勤表；姓名列不能有数字，电话号码列应有固定位数的数字。它有助于管理团队保持数据的准确性和一致性。

内容发现

内容发现是指对结构发现的详细分析。它专门关注空值、模糊和冗余数据的单个元素。

关系发现

关系发现建立各种身份之间的关系。它找到关键关系并减少数据重叠。

数据分析方法

数据分析可以通过多种方式进行；这些是一些可以使用的方法。

交叉分析

它计算表中每列中每个值出现的次数。它有助于发现数据中的趋势和模式。

交叉列

此方法的主要目的是跨列进行键和依赖关系分析。键分析扫描表中的总值以放置潜在的主键。依赖关系分析发现数据集中的关系。这两种分析都发现表中的关系和依赖关系。

交叉表分析

交叉表分析跨表查找潜在的外键。它有助于发现表之间语法和数据类型上的差异和相似之处，以确定哪些数据可能是冗余的以及哪些可以映射在一起。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指各种组织用来将原始数据转换为有用信息的过程。许多组织使用软件来发现大量数据中的数据、趋势和模式，以更多地了解客户行为并制定更好的营销策略。数据挖掘在 IT 部门和科学技术等各个领域都有广泛的应用。数据挖掘也称为 KDD（数据中的知识发现）。

以下是数据挖掘过程中涉及的步骤

业务理解

它涉及了解产品的各个方面，员工也相应地开展工作。

数据选择

它涉及数据选择。数据选择意味着从我们可以发现和提取数据的最佳数据集中进行选择。

数据准备

在此步骤中，收集到的信息用于进一步的处理。

建模

在建模过程中，我们根据用户要求重建给定数据。

求值

评估是数据挖掘最重要的过程之一。它涵盖了流程的各个方面，以分析流程中可能存在的故障。

部署

一旦一切都检查完毕，数据就可以部署并用于下一个过程。

数据挖掘的应用

数据挖掘具有广泛的应用，例如高等教育、科学技术、欺诈检测等。这些是数据挖掘的一些重要应用。

1. 科学技术
2. 欺诈检测
3. 市场分析
4. 客户留存

数据分析与数据挖掘的区别