大数据分析和数据挖掘,数据分析和数据挖掘有哪些区别?

数据挖掘(Data mining)是指通过统计学、人工智能、机器学习等方法，从大量数据中挖掘未知的、有价值的信息和知识的过程，偏好建立模型。数据分析是对数据的一种操作方法或算法。更偏向于统计分析，绘图，多做报告，做一些演示。两者的区别如下:1。在数据量方面:数据分析的数据量可能不大，而数据挖掘的数据量极大。2.约束:数据分析基于一个假设，需要建立一个方程或者模型来匹配假设，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

4.结果:数据分析解释结果，并提出有效的信息。数据挖掘的结果不容易解释。信息被重视，以期预测未来，并提出决策建议。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾了解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力的培养。

数据分析和数据挖掘并不冲突，但可以说是相辅相成的。数据挖掘是一个统称，就算把数据算进去也是数据挖掘，人工智能属于比较高端的数据挖掘。现在数据越来越多，不可能用人脑去思考怎么解决。这时候就需要算法了，但最后的工作还是分析数据。数据分析的未来前景相当广阔。我们可以想象，在数据分析的应用层面，未来会有很多企业开始一步步做数据分析。企业使用数据分析，提高经营效率后，在市场上一定有相当的竞争力。在这种竞争力的压迫下，其他企业必须跟上，他必须采用一些数据分析技术来提升自己的竞争力。

大数据分析是一个广义的术语，指的是数据集，这些数据集非常庞大和复杂，需要专门设计的硬件和软件工具来处理。这个数据集的大小通常是万亿或EB。这些数据集是从各种来源收集的:传感器、气候信息、公共信息，如杂志、报纸和文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录、在线日志、医疗记录、军事监控、视频和图像文件以及大规模电子商务。大数据分析，他们对企业的影响有很高的兴趣。

1.Hadoop是一个开源框架，它允许整个集群使用简单的编程模型计算机在分布式环境中存储和处理大数据。它的目的是从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都可以提供本地计算和存储。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop是可靠的。即使计算元件和存储发生故障，它也会维护工作数据的多个副本，以确保可以为故障节点重新分配处理。

1。从侧重点来说，相比较而言，数据分析更依赖于业务知识，数据挖掘更侧重于技术的实现，对业务的要求略有降低。2.在数据量上，数据挖掘往往需要更多的数据量，数据量越大，对技术的要求就越高。3.从技术上来说，数据挖掘对技术的要求更高，需要更强的编程能力、数学能力和机器学习能力。4.在结果方面，数据分析更侧重于结果的呈现，需要结合业务知识进行解读。

1。先做数据分析，一般就是数据采集，数据清洗，数据筛选，画像，2.高级数据挖掘，比较偏算法，对统计学、数学、计算机技能要求较高。数据分析:一般要分析的目标明确，分析条件明确，数据挖掘:目标不是很明确，必须依靠挖掘算法找出隐藏在大量数据中的规则、模式和规律。数据分析的目的不同于数据挖掘的目的，数据分析有明确的分析群体，即在各个维度上分解、划分、组合群体来发现问题，而数据挖掘的目标群体是不确定的，这就要求我们更多的从数据的内在关系去分析，从而将业务、用户、数据结合起来进行更多的洞察和解读。