请问数据挖掘与数据分析的区别(详细一些),谢谢

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，最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...

1、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。2、数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲，...

1.从侧重点上来说，相比较而言，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。2.从数据量上来说，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。3.从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学...

1. 数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。2. 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。数据分析更注重...

数据挖掘则是一种更深入的数据分析技术，它从海量数据中自动发现潜在价值和模式，帮助决策者洞察数据之间的复杂关系。数据挖掘依赖于人工智能、机器学习、模式识别、统计学等技术，能够高度自动化地分析数据，通过归纳、推理从数据中挖掘出潜在的价值模式。其本质是通过分析数据，找出看似无关信息之间的联系，...

数据挖掘与数据分析在数据处理领域扮演着互补且相辅相成的角色。数据分析侧重于对已有数据的整理、清洗、描述性统计及初步探索，旨在通过可视化、摘要统计等手段揭示数据的内在规律和趋势，为决策提供支持。它更关注数据的表面信息和直接的业务洞察。而数据挖掘则进一步深入，运用统计学、机器学习、人工智能等...

它们之间的相同点主要在于都以数据为基础，借助统计学、计算科学、机器学习等手段，挖掘数据蕴含的价值，从而提出有效解决方案，作出准确预测与决策。无论是数据分析还是数据挖掘，最终目标都是为了提升数据利用效率，为决策提供依据。然而，它们的侧重点有所不同。数据分析侧重于对历史数据进行深入统计分析，...

主要区别：1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。2、“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。3、“数据分析”得出结论的运用是人的...

区别：1、计算机编程能力的要求不同 2、在对行业的理解的能力不同 3、专业知识面的要求不同 总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。相同：1、都跟数据打交道。2、知识技能有很多交叉点。3、在职业上他们没有很明显的界限。

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接...