1樓：陽光小天使樂園
資料庫知識發現 (kdd) 是從資料集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理版解權的模式的非平凡過程。它由九個步驟組成，從開發與理解應用領域開始到知識發現的行動。 資料探勘是其中的一個步驟 (第七步)，而資料庫知識發現 (kdd) 過程主...
資料探勘與資料分析的區別是什麼？
2樓：cda資料分析師
1.資料探勘
資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的資訊和知識的過程。資料探勘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和**，就是定量、定性，資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律。
輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、**值等，標籤如高中低價值使用者、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，資料分析（狹義）與資料探勘的本質都是一樣的，都是從資料裡面發現關於業務的知識（有價值的資訊），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以資料分析（狹義）與資料探勘構成廣義的資料分析。
這些內容與資料分析都是不一樣的。
2.資料分析
其實我們可以這樣說，資料分析是對資料的一種操作手段，或者演算法。目標是針對先驗的約束，對資料進行整理、篩選、加工，由此得到資訊。資料探勘，是對資料分析手段後的資訊，進行價值化的分析。
而資料分析和資料探勘，又是甚至是遞迴的。就是資料分析的結果是資訊，這些資訊作為資料，由資料去挖掘。而資料探勘，又使用了資料分析的手段，周而復始。
由此可見，資料分析與資料探勘的區別還是很明顯的。
而兩者的具體區別在於：
（其實資料分析的範圍廣，包含了資料探勘，在這裡區別主要是指統計分析）
資料量上：資料分析的資料量可能並不大，而資料探勘的資料量極大。
約束上：資料分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而資料探勘不需要假設，可以自動建立方程。
物件上：資料分析往往是針對數字化的資料，而資料探勘能夠採用不同型別的資料，比如聲音，文字等。
結果上：資料分析對結果進行解釋，呈現出有效資訊，資料探勘的結果不容易解釋，對資訊進行價值評估，著眼於**未來，並提出決策性建議。
資料分析是把資料變成資訊的工具，資料探勘是把資訊變成認知的工具，如果我們想要從資料中提取一定的規律（即認知）往往需要資料分析和資料探勘結合使用。
舉個例子說明：你揣著50元去菜市場買菜，對於琳琅滿目的雞鴨魚豬肉以及各類蔬菜，想葷素搭配，你逐一詢問**，不斷進行統計分析，能各自買到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心裡得出一組資訊，這就是資料分析。而關係到你做出選擇的時候就需要對這些資訊進行價值評估，根據自己的偏好，營養價值，科學的搭配，用餐時間計劃，最有價效比的組合等等，對這些資訊進行價值化分析，最終確定一個購買方案，這就是資料探勘。
資料分析與資料探勘的結合最終才能落地，將資料的有用性發揮到極致。
3樓：匿名使用者
資料分析：一般要分析的目標比較明確，分析條件也比較清楚。
資料探勘：目標不是很清晰，要依靠挖掘演算法來找出隱藏在大量資料中的規則、模式、規律等。
4樓：藍龍兄弟
資料分析
，是通過已有資料指標進行分析，一般輸出結果為趨勢圖例；
資料探勘，是資料分析的基礎支援，簡單來說，就是先對原始資料進行業務關聯性、時效性、有效性等邏輯性挖掘，其次抽取有效資料，清理、格式化資料，為資料分析提供資料支援！
5樓：木易夕懵
前面的已經把理論知識都差不多講清楚了，那我來講的更具體點吧。舉個例子，我們公司之前用的資料分析和資料探勘都是億信華辰的，但是是不同的兩個工具，資料分析是abi，資料探勘是豌豆dm，其中，abi打通資料生命週期各環節
從資料來源接入，到資料採集、資料處理，再到資料分析和挖掘，打通資料生命週期的各個環節，實現資料填報、處理、分析一體化，為使用者提供一站式資料服務。既能支援對分析表進行資料回填設定，又能完成資料融合，提升資料質量，服務資料分析。而豌豆dm提供全程視覺化的建模過程，從訓練資料集選擇、分析指標欄位設定、挖掘演算法、引數配置、模型訓練、模型評估、對比到模型釋出都可以通過零程式設計、視覺化的配置操作，簡單、便捷的完成。
請問大資料、機器學習、nlp、資料探勘都有什麼區別和聯絡？
6樓：匿名使用者
通過處理足夠的資料，公司可以使用大資料分析技術來發現，理解和分析資料庫中複雜的原始資料。機器學習是大資料分析的一部分，它使用演算法和統計資訊來理解提取的資料。儘管大資料分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。
本文章旨在**大資料分析與機器學習之間的區別及其適用性。
瞭解大資料分析
設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從**開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地瞭解如何解決問題。這就是大資料分析適合的地方!
大資料分析是對資料的廣泛研究。它用於通過演算法開發，資料推斷來分析和處理資料，以簡化複雜的分析問題並提取資訊。大資料分析與機器學習之間的區別與聯絡您是否注意到在amazon上**某個特定產品後，如何在youtube或netflix上**節目時在螢幕上彈出同一產品的多個廣告?
這就是大資料分析為您所做的工作!簡而言之，大資料分析使用流式和原始格式的資料來產生業務價值。
大資料分析領域所需的技能
為了探索大資料分析的職業前景，這裡有一些必需的技能：
數學專長
資料有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建資料產品和借出資料見解，必須具備數學方面的專業知識。
黑客技術專長
呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。
資料探勘與資料分析的主要區別是什麼
7樓：vincent呂
從分析的目的來看，資料分析一般是對歷史資料進行統計學上的一些分析，資料探勘更側重於機器對未來的**，一般應用於分類、聚類、推薦、關聯規則等。
從分析的過程來看，資料分析更側重於統計學上面的一些方法，經過人的推理演譯得到結論；資料探勘更側重由機器進行自學習，直接到得到結論。
從分析的結果看，資料分析的結果是準確的統計量，而資料探勘得到的一般是模糊的結果。
「資料分析」的重點是觀察資料，「資料探勘」的重點是從資料中發現「知識規則」kdd（knowledge discover in database）。
「資料分析、資料統計」得出的結論是人的智力活動結果，「資料探勘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。
「資料分析」需要人工建模，「資料探勘」自動完成數學建模。
8樓：cda資料分析師
1.資料探勘
資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的資訊和知識的過程。資料探勘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和**，就是定量、定性，資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律。
輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、**值等，標籤如高中低價值使用者、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，資料分析（狹義）與資料探勘的本質都是一樣的，都是從資料裡面發現關於業務的知識（有價值的資訊），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以資料分析（狹義）與資料探勘構成廣義的資料分析。
這些內容與資料分析都是不一樣的。
2.資料分析
其實我們可以這樣說，資料分析是對資料的一種操作手段，或者演算法。目標是針對先驗的約束，對資料進行整理、篩選、加工，由此得到資訊。資料探勘，是對資料分析手段後的資訊，進行價值化的分析。
而資料分析和資料探勘，又是甚至是遞迴的。就是資料分析的結果是資訊，這些資訊作為資料，由資料去挖掘。而資料探勘，又使用了資料分析的手段，周而復始。
由此可見，資料分析與資料探勘的區別還是很明顯的。
而兩者的具體區別在於：
（其實資料分析的範圍廣，包含了資料探勘，在這裡區別主要是指統計分析）
資料量上：資料分析的資料量可能並不大，而資料探勘的資料量極大。
約束上：資料分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而資料探勘不需要假設，可以自動建立方程。
物件上：資料分析往往是針對數字化的資料，而資料探勘能夠採用不同型別的資料，比如聲音，文字等。
結果上：資料分析對結果進行解釋，呈現出有效資訊，資料探勘的結果不容易解釋，對資訊進行價值評估，著眼於**未來，並提出決策性建議。
資料分析是把資料變成資訊的工具，資料探勘是把資訊變成認知的工具，如果我們想要從資料中提取一定的規律（即認知）往往需要資料分析和資料探勘結合使用。
舉個例子說明：你揣著50元去菜市場買菜，對於琳琅滿目的雞鴨魚豬肉以及各類蔬菜，想葷素搭配，你逐一詢問**，不斷進行統計分析，能各自買到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心裡得出一組資訊，這就是資料分析。而關係到你做出選擇的時候就需要對這些資訊進行價值評估，根據自己的偏好，營養價值，科學的搭配，用餐時間計劃，最有價效比的組合等等，對這些資訊進行價值化分析，最終確定一個購買方案，這就是資料探勘。
資料分析與資料探勘的結合最終才能落地，將資料的有用性發揮到極致。
請通俗的講一下什麼是資料探勘
9樓：長島的雪丶
不知道這個對你有幫助沒有。
如何理解傳統資料與大資料之間的區別
如何從心理學的角度理解工業設計
藝術設計與心理學的關係 它試圖從心理學角度研究設計的事件 人物 產品甚至歷史。專第一,預屬見事物的發展發現,是通過研究它的歷史而確定的。這個是藝術設計心理學的第一個實踐意義。第二,既然是心理學,更多的是注重人的心理,確切地說,是消費者的心理。把消費者的需求 心理研究透徹,對於產品的滿意度會有很大的幫...
怎樣從哲學的角度去理解，從哲學的角度應該怎麼去理解所謂的人
1 環境問題是工業文明的直接代價 人類社會的發展,就是不斷改造世界 創造財富 探索真理 追求幸福 光明和自由的過程.迄今為止,已經歷二三百年曆史的工業文明,就是人類依靠自己的智慧和科學技術,給我們帶來了前所未有的幸福的光明,即生產文明和生活文明.2 樹立環境意識是解決環境問題的思想基礎 社 會存在決...
從哲學角度看現實社會
改革開放三十年，老百姓最切實的體會是日子一天比一天好了！腦子一天比一天活了！三十年的改革春風，吹動了人們對物質和精神財富的無比嚮往與追求，而由此引發的生活熱詞深刻地標示了那個時代百姓的生活記憶。當然，這些詞，有一些流行至今，成為人們總結工作與生活的代名詞，有一些則被歷史的潮汐淹沒，成為標記歷史的過去...