Smartbi教你分清数据分析和数据挖掘

目前，物联网，人工智能，大数据，数据分析的不断发展让各行各业积累了很多数据，特别是在现在这个互联网的时代，数据一直在逐渐增大。但是某些数据对各自的企业是否有用，是否重要，这就需要判断，这也就逐渐形成数据分析这个行业，但是初入数据行业的小白估计还不清楚数据分析和数据挖掘，Smartbi知道会有很多人混淆这两者，所以现在就来为各位讲讲这两者的区别。

数据分析：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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。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。

而两者的具体区别在于：

（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）

数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。

结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。像Smartbi就是利用这两者来对用户的数据进行处理。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。

Smartbi这就是利用数据分析与数据挖掘的结合，使数据的有用性发挥到极致。如果还有什么不了解的，请到Smartbi官网咨询，小麦为您服务！

申请试用