数据挖掘与数据分析的区别和联系

数据挖掘与数据分析 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 **数据挖掘** 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。它需要掌握编程语言和数学基础，例如概率论、矩阵论、信息论和统计学等。数据挖掘需要通过自己的编程来实现，需要掌握编程语言，如SQL、C++、Python、Matlab、R等。 **数据分析** 数据分析是从数据中提取有价值的信息的过程。它需要对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析。 **数据挖掘和数据分析的不同之处** 1. 应用工具方面，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现，而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2. 行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3. 交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析，而数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合。 **数据挖掘和数据分析的相似之处** 1. 数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2. 都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3. 数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。 **数据挖掘的数学预备知识** 1. 概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。 2. 矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。 3. 信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。 4. 统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。 **数据挖掘的编程基础** 数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的。常用的编程语言有SQL、C++、Python、Matlab、R等。