数据挖掘数据分析-数据挖掘数据分析区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据挖掘数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据挖掘与数据分析的区别是什么？
2. 数据挖掘，数据分析，机器学习三者之间是什么关系？

数据挖掘与数据分析的区别是什么？

1.对计算机编程能力的要求不同

      一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。

      而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。

2. 侧重于解决的问题不同

      数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。

3. 对专业知识的要求不同

      一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。***若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。

      而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。

      相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。

1 数据挖掘和数据分析是有区别的。
2 数据分析侧重于对已有的数据进行统计分析和归纳总结，根据所得到的结论，制定相关的业务决策。
而数据挖掘则强调挖掘未知信息，探索隐藏在大量数据中的关联性和规律，从而获得新的知识和可有效推广的经验。
3 数据挖掘和数据分析都是数据科学的重要组成部分，对于理解复杂数据信息和优化业务流程都有着非常重要的作用。

数据挖掘，数据分析，机器学习三者之间是什么关系？

数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系：

1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。

2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

3、机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。

4、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

到此，以上就是小编对于数据挖掘数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘数据分析的2点解答对大家有用。