数据分析与数据挖掘的区别

数据分析与数据挖掘的区别 

数据分析与数据挖掘的主要区别如下：

1. 目标：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。数据分析通常针对明确的分析目标，而数据挖掘则从海量数据中寻找隐藏的规则和模式。

2. 结论：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. 应用：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应用到预测。

4. 建模：数据分析不能建立数学模型，需要人工建模，而数据挖掘直接完成了数学建模。数据挖掘可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据知识发现规则，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。

总之，数据分析与数据挖掘的本质都是从数据中发现关于业务的知识，但它们的侧重点和方法有所不同。数据分析师更偏向业务研究，主要负责报告撰写，而数据挖掘工程师则更偏向技术，负责相关算法的开发与实现。