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数据分析与知识发现 数据分析课程的认识数据分析与知识发现 数据分析课程的认识


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1、2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、、地理位置信息等。

2、1.数据挖掘研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。

3、业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。

4、数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

5、输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中等。

6、主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。

7、综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。

8、这些内容与数据分析都是不一样的。

9、2.数据分析其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种作手段，或者算法。

10、目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。

11、数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。

12、而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。

13、就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。

14、而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。

15、由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。

16、而两者的具体区别在于：数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

17、约束上：数据分析是从一个设出发，需要自行建立方程或模型来与设吻合，而数据挖掘不需要设，可以自动建立方程。

18、对象上：数据分析往往是针对数字化的数数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。

19、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

20、据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。

21、结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

22、数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。

23、举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。