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　　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析兩者緊密相連，具有循環(huán)遞歸的關(guān)系，數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘才能指導(dǎo)決策，而數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行價值評估的過程也需要調(diào)整先驗約束而再次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。



　　從分析的目的來看，數(shù)據(jù)分析一般是對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)上的一些分析，數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于機(jī)器對未來的預(yù)測，一般應(yīng)用于分類、聚類、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。



　　從分析的過程來看，數(shù)據(jù)分析更側(cè)重于統(tǒng)計學(xué)上面的一些方法，經(jīng)過人的推理演譯得到結(jié)論；數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重由機(jī)器進(jìn)行自學(xué)習(xí)，直接到得到結(jié)論。



　　從分析的結(jié)果看，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是準(zhǔn)確的統(tǒng)計量，而數(shù)據(jù)挖掘得到的一般是模糊的結(jié)果。



　　“數(shù)據(jù)分析”的重點是觀察數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)挖掘”的重點是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)則”KDD（Knowledge Discover in Database）。



　　“數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計”得出的結(jié)論是人的智力活動結(jié)果，“數(shù)據(jù)挖掘”得出的結(jié)論是機(jī)器從學(xué)習(xí)集（或訓(xùn)練集、樣本集）發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則。



　　“數(shù)據(jù)分析”需要人工建模，“數(shù)據(jù)挖掘”自動完成數(shù)學(xué)建模。



　　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別是什么



　　1、計算機(jī)編程能力的要求



　　作為數(shù)據(jù)分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數(shù)據(jù)分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經(jīng)可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析的要求了。很多的數(shù)據(jù)分析人員做的工作都是從原始數(shù)據(jù)到各種拆分匯總，再經(jīng)過分析，**形成完整的分析報告。當(dāng)然原始數(shù)據(jù)可以是別人提供，也可以自己提�。ㄗ鳛橐幻�合格的數(shù)據(jù)分析師，懂點SQL知識是很有好處的）。



　　而數(shù)據(jù)挖掘則需要有編程基礎(chǔ)。為什么這樣說呢？舉兩個理由：**個，目前的數(shù)據(jù)挖掘方面及相關(guān)的研究生方面絕大多數(shù)是隸屬于計算機(jī)系；第二點，在招聘崗位上，國內(nèi)比較大的公司掛的崗位名稱大多數(shù)為“數(shù)據(jù)挖掘工程師”。從這兩點就可以明確看出數(shù)據(jù)挖掘跟計算機(jī)跟編程有很大的聯(lián)系。



　　2、在對行業(yè)的理解的能力



　　要想成為一名**的數(shù)據(jù)分析師，對于所從事的行業(yè)有比較深的了解和理解是必須要具備的，并且能夠?qū)��?shù)據(jù)與自身的業(yè)務(wù)緊密結(jié)合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業(yè)務(wù)經(jīng)營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經(jīng)營狀況圖，能夠看出哪里出現(xiàn)了問題。但是，從事數(shù)據(jù)挖掘不一定要求對行業(yè)有這么高的要求。



　　3、專業(yè)知識面的要求



　　數(shù)據(jù)分析師出對行業(yè)要了解外，還要懂得一些統(tǒng)計學(xué)、營銷、經(jīng)濟(jì)、心理學(xué)、社會學(xué)等方面的知識，當(dāng)然能了解數(shù)據(jù)挖掘的一些知識會更好。數(shù)據(jù)挖掘工程師則要求要比較熟悉數(shù)據(jù)庫技術(shù)、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立數(shù)據(jù)模型并將模型應(yīng)用于實際，甚至需要對已有的模型和算法進(jìn)行優(yōu)化或者開發(fā)新的算法模型。想要成為**的數(shù)據(jù)挖掘工程師，良好的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、編程能力是必不可少的。



　　總之一句話來概括的話，數(shù)據(jù)分析師更關(guān)注于業(yè)務(wù)層面，數(shù)據(jù)挖掘工程師更關(guān)注于技術(shù)層面。



　　數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師的相似點：



　　1、都跟數(shù)據(jù)打交道。



　　他們玩的都是數(shù)據(jù)，如果沒有數(shù)據(jù)或者搜集不到數(shù)據(jù)，他們都要丟飯碗。



　　2、知識技能有很多交叉點。



　　他們都需要懂統(tǒng)計學(xué)，懂?dāng)?shù)據(jù)分析一些常用的方法，對數(shù)據(jù)的敏感度比較好。



　　3、在職業(yè)上他們沒有很明顯的界限。



　　很多時候數(shù)據(jù)分析師也在做挖掘方面的工作，而數(shù)據(jù)挖掘工程師也會做數(shù)據(jù)分析的工作，數(shù)據(jù)分析也有很多時候用到數(shù)據(jù)挖掘的工具和模型，很多數(shù)據(jù)分析從業(yè)者使用SAS、R就是一個很好的例子。而在做數(shù)據(jù)挖掘項目時同樣需要有人懂業(yè)務(wù)懂?dāng)?shù)據(jù)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要提出正確的數(shù)據(jù)挖掘需求和方案能夠提出備選的算法模型，實際上這樣的人一腳在數(shù)據(jù)分析上另一只腳已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘上了。



　　事實上沒有必要將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘分的特別清，但是我們需要看到兩者的區(qū)別和聯(lián)系，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者，要根據(jù)自身的特長和愛好規(guī)劃自己的職業(yè)生涯，以尋求自身價值的**化。



　　數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別



　　數(shù)據(jù)分析可以分為廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析，廣義的數(shù)據(jù)分析就包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，我們常說的數(shù)據(jù)分析就是指狹義的數(shù)據(jù)分析。



　　數(shù)據(jù)分析（狹義）：



　　（1）定義：簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專業(yè)的說法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法及工具，對收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。



　�。�2）作用：它主要實現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)明確，先做假設(shè)，然后通過數(shù)據(jù)分析來驗證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。



　　（3）方法：主要采用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；



　�。�4）結(jié)果：數(shù)據(jù)分析一般都是得到一個指標(biāo)統(tǒng)計量結(jié)果，如總和、平均值等，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)都需要與業(yè)務(wù)結(jié)合進(jìn)行解讀，才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值與作用；



　　數(shù)據(jù)挖掘：



　�。�1）定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。



　�。�2）作用：數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測（定量、定性），數(shù)據(jù)挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律；如我們常說的數(shù)據(jù)挖掘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價值的信息；



　　（3）方法：主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行挖掘；



　�。�4）結(jié)果：輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標(biāo)簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測值等，標(biāo)簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等；



　　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別是什么.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(www.zcmorefun.com)表示數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)都是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識（有價值的信息），從而幫助業(yè)務(wù)運營、改進(jìn)產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策。所以數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成廣義的數(shù)據(jù)分析。