数据分析 数据挖掘-数据分析数据挖掘

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 数据挖掘的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析 数据挖掘的解答，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. meta分析与数据挖掘区别？

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。

meta分析与数据挖掘区别？

Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。

Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。

数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常***用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。

虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。

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