数据分析与数据挖掘的区别

http://www.zhihu.com/question/20127962

数据分析和数据挖掘的给你说道这么玄！

数据分析就是为了处理原有计算方法、统计方法，着重点就是数据、算法、统计、数值。
数据挖掘是从庞大的数据库中分析出有目标数据群，筛选出利于决策的有效信息

数据分析的数据量可能不大，注重数值分析方法，往往是分析过往的数据、评价某时间段内取得的效果。
数据挖掘的数据量极大，注重数据查询分析的可行性。 数据挖掘是着眼于预测未来，从大量的数据中寻找某些规律，比如说你要挖掘买啤酒的人会有买哪些物品，比如说花生，鸡翅，套套……然后预测卫生纸、止泻药、快捷酒店的入住率……透过数理模式来分析数据库，就可以按照不同类别的数据群中，分析预测面对个体喜好和行为。

简单来说就是

数据分析是针对以往取得的成绩，比如说哪方面做得好，哪方面需要改进；

数据挖掘就是通过以前的成绩预测未来的发展的趋势，并且为决策者提供建议。

http://www.datatang.com/news/details_963.htm

简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一

般要分析的目标比较明确。

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. “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。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“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KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。

数据分析不是你会什么分析工具，而是能不能对数据敏感，从数据中提炼出想

要的东西。

数据挖掘数据集：http://www.zhihu.com/question/19969760