對(duì)于網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員來(lái)說(shuō)，不管什么行業(yè)，數(shù)據(jù)分析都是非常重要的。數(shù)據(jù)分析可以分為廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析，廣義的數(shù)據(jù)分析就包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，我們常說(shuō)的數(shù)據(jù)分析就是指狹義的數(shù)據(jù)分析，今天創(chuàng)新互聯(lián)建站網(wǎng)站建設(shè)專(zhuān)家就來(lái)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別。

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數(shù)據(jù)分析（狹義）：

（1）定義：簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專(zhuān)業(yè)的說(shuō)法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

（2）作用：它主要實(shí)現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)明確，先做假設(shè)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)驗(yàn)證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。

（3）方法：主要采用對(duì)比分析、分組分析、交叉分析等常用分析方法；

（4）結(jié)果：數(shù)據(jù)分析一般都是得到一個(gè)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，如總和、平均值等，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)都需要與業(yè)務(wù)結(jié)合進(jìn)行解讀，才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值與作用；

數(shù)據(jù)挖掘：

（1）定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。

（2）作用：數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類(lèi)問(wèn)題：分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)（定量、定性），數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在尋找未知的模式與規(guī)律；如我們常說(shuō)的數(shù)據(jù)挖掘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價(jià)值的信息；

（3）方法：主要采用決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行挖掘；

（4）結(jié)果：輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標(biāo)簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測(cè)值等，標(biāo)簽如高中低價(jià)值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等；

綜合起來(lái)，數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)都是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)（有價(jià)值的信息），從而幫助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、改進(jìn)產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策。所以數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成廣義的數(shù)據(jù)分析?？赐瓯疚闹?，你是數(shù)據(jù)分析還是數(shù)據(jù)挖掘呢？

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