如何从概念上分清数据挖掘与数据分析

如何从概念上分清数据挖掘与数据分析？

通俗点说，数据分析是本科生，通过简单的统计来观察小数据，解决相对简单问题，比如用户年龄分布分析；而数据挖掘是研究生，通过机器学习算法建模，要深挖大数据背后的模式，来解决复杂问题，比如个性化推荐。

数据分析作用的多数是概率统计理工具，比如留存率的分析，大多数上是对历史数据的某个维度的展示。而数据挖掘，背后的目标隐藏在大数据中，需要通过机器学习、深度学习理论去预测，比如挖掘用户的喜好，本质上是对用户未来行为的预测。

数据分析，通过excel可以基本搞定，excel内置很多统计函数，顶多做个简单的线性回归分析。而数据挖掘，将要利用大数据、机器学习等用更专业的编程语言来实现，比如python调用sklearn或xgboost，来实现。

数据分析数据量上相对小，或者很多数据都进行了聚合。比如通过分析某商品的近几年的销量来看市场趋势。而数据挖掘，背后对应的大部分为海量数据，比如通过用户行为日志，来对用户做千人千面的个性化推荐。

实际项目中，以实际需求驱动，根据实际情况选不同的方法。

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