数据挖掘和数据分析的区别

1. 数据分析

数据分析涉及数据的提取、清理、转换、建模和可视化，目的是提取重要和有用的信息，这些信息对得出结论和做出选择有额外的帮助。数据分析的主要目的是寻找原始数据中的一些重要信息，因此派生的知识通常用于创建重要的选择。

2. 数据挖掘

数据挖掘可以称为数据分析的一个子集。它是对大量知识的探索和分析，以找到重要的模式和规则。数据挖掘也可以是一种系统和连续的方法，用于识别和发现整个大数据集中隐藏的模式和数据。此外，它还用于构建进一步用于人工智能的机器学习模型。

以下是数据挖掘和数据分析之间的差异表：

对比项	数据挖掘	数据分析
定义	数据挖掘是从大型数据集中提取重要模式的过程。	数据分析是分析和组织原始数据以确定有用信息和决策的过程
功能	数据挖掘用于发现原始数据集中的隐藏模式。	数据分析所有操作都涉及检查数据集以得出准确的结论。
数据集	在这个数据集中一般都是大而结构化的。	数据集可以是大的、中的或小的，也可以是结构化的、半结构化的、非结构化的。
模型	通常需要数学和统计模型	数据分析分析和商业智能模型
可视化	数据挖掘一般不需要可视化	数据分析肯定需要数据可视化。
目标	数据挖掘首要目标是使数据可用。	数据分析用于做出数据驱动的决策。
所需知识	数据挖掘涉及机器学习、统计和数据库的交叉点。	数据分析需要计算机科学、统计学、数学、学科知识 Al/Machine Learning 的知识。
亦称	数据挖掘也称为数据库中的知识发现。	数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析和验证性数据分析。
输出	数据挖掘显示数据趋势和模式。	数据分析输出被验证或丢弃假设