数据分析与数据挖掘有哪些区别？

数据挖掘与数据分析的区别？

数据挖掘和数据分析。

数据分析与数据挖掘有哪些区别？

1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

数据挖掘与数据分析有哪些区别?

数据分析和数据挖掘不冲突，两者可以说是相辅相成的。数据挖掘是一个统称，就算你把数据统计一下也是数据挖掘，人工智能是属于比较高端的数据挖掘。现在的数据越来越多，不可能再用人脑来思考怎么解决，这时候就需要用到算法，但是后的工作还是对数据进行分析。

数据分析的未来前景相当广阔的，我们可以想象在数据分析的应用层面， 许多企业未来逐步逐步都要开始做数据分析

那么一个企业利用到了数据分析，提升了他的经营效益之后，它在市场上必然具备相当强的竞争力，那么在这个竞争力的压迫之下其他的企业就必须要跟上，他必须要采纳一些数据分析技术，来提升它的竞争力。

那么在这个环境下，当一个企业开始使用了数据分析的技术，雇佣了数据分析师之后，他的竞争对手也会跟上，这样的现象会蔓延到各行各业。我在北美看到大数据分析的发展已经经历了几十年了，从刚开始没有多少数据分析师到现在一师难求，整个工资水平已经涨到了将近20万美金到30万美金这样一个水平，这个发展历程也就是近这几年非常非常的火爆。

那么我们的数据分析师的职位，目前在北上广深杭州，一些比较发达的城市已经开始了，那么根据我的预计，未来两三年之内，这种风会蔓延到二线城市，也就是说在其他城市，很多企业都会跟上，都会需要雇佣数据分析师，我们主要是中小企业多，全国有六千万家各式各样的企业，每个企业都要雇佣数据分析师的情况下，我们对数据分析师的需求可能要上亿个人才，那么这个市场在未来，是非常非常广阔。

在未来的行业里，不光人工智能需要数据分析，各行各业都需要数据分析，数据分析的核心就是分析思维，有这样一个分析思维，各行各业就都能融会贯通。

1、计算机编程能力的要求 作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。

而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢?举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系;第二点，在岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。 2、在对行业的理解的能力

要想成为一名的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。 3、专业知识面的要求

数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。 关于数据挖掘与数据分析有哪些区别，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

网络数据挖掘与分析有哪些不同?

数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。

数据挖掘和数据分析的不同之处：

在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。

在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。

交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的

数据挖掘和数据分析的相似之处：

数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。

都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

请问数据挖掘和数据分析有本质的区别吗

数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

数据挖掘、数据分析以及大数据之间的区别有哪些?

①数据挖掘与数据分析师针对所有数据类型而言的，而不是大数据的特性。大数据通过数据挖掘以及数据分析实现其价值。

②数据挖掘与数据分析是顺序性关系，即需要前期通过数据挖掘收集数据以及清晰数据，而后通过数据分析实现数据的终价值体现。

③数据分析是大数据的核心，所有数据通过数据分析输出终的结论以及对企业发展等发展规划起到促进作用。

④大数据更加偏向于理论概念，也是目前创新思维，信息技术以及统计学技术的综合概述。而数据挖掘与数据分析更偏向于数据的执行过程。

数据挖掘与数据分析的区别是什么?

数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程，更偏向于建模型。数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。

数据挖掘与数据分析的区别是什么？

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。

分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确

数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。 其实不论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的就是好猫，真的没必要纠结他们之前的区别，难道你给汇报时，第一部分是数据分析得出，第二部分是数据挖掘得出？他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。

数据分析和数据挖掘不冲突，两者可以说是相辅相成的。数据挖掘是一个统称，就算你把数据统计一下也是数据挖掘，人工智能是属于比较高端的数据挖掘。现在的数据越来越多，不可能再用人脑来思考怎么解决，这时候就需要用到算法，但是后的工作还是对数据进行分析。

数据分析的未来前景相当广阔的，我们可以想象在数据分析的应用层面， 许多企业未来逐步逐步都要开始做数据分析

那么一个企业利用到了数据分析，提升了他的经营效益之后，它在市场上必然具备相当强的竞争力，那么在这个竞争力的压迫之下其他的企业就必须要跟上，他必须要采纳一些数据分析技术，来提升它的竞争力。

那么在这个环境下，当一个企业开始使用了数据分析的技术，雇佣了数据分析师之后，他的竞争对手也会跟上，这样的现象会蔓延到各行各业。我在北美看到大数据分析的发展已经经历了几十年了，从刚开始没有多少数据分析师到现在一师难求，整个工资水平已经涨到了将近20万美金到30万美金这样一个水平，这个发展历程也就是近这几年非常非常的火爆。

那么我们的数据分析师的职位，目前在北上广深杭州，一些比较发达的城市已经开始了，那么根据我的预计，未来两三年之内，这种风会蔓延到二线城市，也就是说在其他城市，很多企业都会跟上，都会需要雇佣数据分析师，我们主要是中小企业多，全国有六千万家各式各样的企业，每个企业都要雇佣数据分析师的情况下，我们对数据分析师的需求可能要上亿个人才，那么这个市场在未来，是非常非常广阔。

在未来的行业里，不光人工智能需要数据分析，各行各业都需要数据分析，数据分析的核心就是分析思维，有这样一个分析思维，各行各业就都能融会贯通。

数据挖掘与数据分析的区别如下：

题者将数据分析和数据挖掘两者进行对比，相必是在转行的职业规划上产生了困惑。作为数据从业者的一份子，也想给题者一些分享和建议。

接下来就根据题主问题的三点：含金量、前景、钱景来分析一下。

一、含金量

其实两个岗位只是方向不同，但是不能说那个含金量多哪个含金量少，终还是需要看个人的喜好和偏向。简单概括下这两个职位的特点：

数据分析：主要是业务线，负责通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持（数据分析师主要支持业务相信大家都听烂了）。

数据挖掘：主要是技术线，负责通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

二、前景

给大家分享一下数据分析师不同职位的成长路径 数据分析师的成长路径

NO.1专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－资深数据分析师－高级数据分析师

No.2行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监

No.3主要专业技能要求：数据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS，良好的PPT展示能力。

很多小伙伴也会担心数据分析的工作会逐渐被AI取代，大家不用担心的，之后可能一些重复性的“体力活”，比如取数，会被AI取代，但是如果你选择在一个垂直的行业以及岗位深耕并且积累的业务经验是不能被取代的。

今天也再来着重分享一下数据挖掘的岗位，以及这一类岗位应该如何准备面试，一般来说数据挖掘岗位细分为两类：1.偏算法 2.偏应用

1.偏算法

这类岗位是研究型的岗位，据我了解，百度大脑，华为诺亚研究院的大部分职位都是这一类的。这一类要求对算法原理要求较高，对代码技能要求低一些。在面试过程中，可能会遇到面试官当面要求手写推导公式的情况，比如推导下逻辑回归、SVM等

准备这一类岗位，有如下建议：

①基础算法掌握全、细，看一下李航老师的「统计学习方法」书籍

②前沿算法要有所了解，像深度学习这种，各种神经网络都有个大致的概念一定能为你的面试加分

③编码技能，不同岗位要求不同，一般来说 JAVA/C++/Python 会一种，会R对于做时间序列的岗位来说是一个加分项

2. 偏应用

这类岗位就是有明确的应用场景，比如腾讯广点通做的就是广告点击率的预测，淘宝有做的系统，美团做的用户画像等等。这类岗位的需求应该是比较多的。这类岗位的细分种类更多了，做时间序列预测、用户画像、地理位置、智能营销、NLP的各种都有，所以这里建议各位小伙伴在准备面试的时候一定要选择一个主攻方向，这样比较有目的性。

准备这类岗位，有如下建议：

①主攻一个方向

②编码技能要不错， 同样的 JAVA/C++ 会二者之一，Python/R是加分项

③解算法原理，不要求推导公式

④Hadoop/Spark 如果有用过是的，如果没有用过，建议了解一下

接下来分享一下不同的公司对于数据分析和数据挖掘的岗位需求

第一类：互联网公司，互联网公司的特征就是用户至上，我们要知道用户喜欢什么，他的需求是什么，所以在互联网公司中，对于数据的需求有三点

①用户洞察 ②数据提取 ③实时数据分析

所以在这里主要的工作内容可能包括：从MySQL数据库中提取数据，成为Excel数据表的高手以及生成基本的数据可视化（如线和条形图）。偶尔分析一下A/ B测试的结果，这样的公司可以为你创造一个尝试新事物和扩大新技能的环境。

需求职位：统计分析员、数据分析师

第二类：BAT等数据平台企业，大厂的特征就是我们就是数据，数据就是我们,所以他们的需求就是可以生产大数据驱动的产品和机器学习方向

还有许多公司，他们的数据（或他们的数据分析平台）就是他们的产品。在这种情况下，数据分析或机器学习的任务就会非常繁重。

能对一个有正式的数学，统计学或物理学背景并希望继续走一条更学术的道路的人来说是更理想的环境。这一类的公司可能是面向消费者的拥有海量数据的公司或者以提供数据为基础的服务的公司。

数据平台类企业的需求职位：大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师

第三类：其他数据驱动的非数据公司，这些公司是通过数据分析优化产品，提升产品竞争力，他们所需要的是数据处理、数据分析、数据可视化。

很多公司都属于这一类，面试的公司关心数据，但可能不是一个数据公司。因此，进行数据分析，了解产品代码，将数据可视化等等，这些能力是同等重要的。一般来说，这些公司要么寻求通才，要么寻找一个能填补他们团队空缺的专才，比如数据可视化或机器学习方面的。

面试这一类的公司的时候，比较重要的技能是熟悉“大数据”的专用工具如：Hive/ Pig，以及有处理杂乱无章的真实数据集的经验。

三、钱景

很多人会对这个比较感兴趣，也是选择岗位的因素之一。今天在这里想跟大家分享，其实终还是要看你比较喜欢哪个方向，至于应届毕业生或者刚工作1-3年想转行的人，如果选择入职这俩个岗位，初期的薪资其实两个距并不大，终自己的价值和薪资还是要看你在这个岗位或者行业的耕耘以及自己的职业生涯的规划。

后，希望回答对题主以及应届毕业生或者刚工作1-3年想转行的人有帮助，也欢迎有同样困惑的小伙伴私信我哦！

数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。

这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。

数据分析，是通过已有数据指标进行分析，一般输出结果为趋势图例；

数据挖掘，是数据分析的基础支持，简单来说，就是先对原始数据进行业务关联性、时效性、有效性等逻辑性挖掘，其次抽取有效数据，清理、格式化数据，为数据分析提供数据支持！

数据挖掘和数据分析的区别在于，用大白话说：

1，数据挖掘是把数据整理到手上，当然是往有用的方面收集。

2，数据分析是把整理到手上的数据，用统计学方法吧，分析了，得出一些有价值的结论。

来源：360oralce运维。。。。

数据分析：一般要分析的目标比较明确，分析条件也比较清楚。

数据挖掘：目标不是很清晰，要依靠挖掘算法来找出隐藏在大量数据中的规则、模式、规律等。