數據分析行業中數據分析和數據挖掘

我們都知道，現在「數據分析」這個詞可謂是耳熟能詳。在數據分析行業中，有很多的技術，比如說數據挖掘、數據分析、人工智能、深度學習、人工神經網絡、機器學習等等。很多朋友都想好好的瞭解一下數據分析行業的實際情況，在這篇文章中我們就給大家介紹一下數據分析行業中的數據分析和數據挖掘。

1.數據分析

數據分析是一類統計方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的數據之間存在的關係，並繪製出統計信息圖，以更簡潔的解釋這些數據中包含的主要信息。本學科近年來的成功，很大程度上是因爲製圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析數據，來突出難以捕捉的關係；更重要的是，這些表達方法與經典統計方法正相反。其他一些用於收集數據，以便搞明白哪些是同質的，從而更好地瞭解數據。當然，數據分析可以處理大量數據，並確定這些數據最有用的部分。很多人認爲數據分析是一個新興的技術，其實並不是這樣的，數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成爲可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

2.數據挖掘

數據挖掘是一個跨學科的計算機科學分支 。它是用人工智能、機器學習、統計學和數據庫的交叉方法在相對較大型的數據集中發現模式的計算過程。除了原始分析步驟，它還涉及到數據庫和數據管理方面、數據預處理、模型與推斷方面考量、興趣度度量、複雜度的考慮，以及發現結構、可視化及在線更新等後處理。數據挖掘過程的總體目標是從一個數據集中提取信息，並將其轉換成可理解的結構，以進一步使用。數據挖掘是數據庫知識發現的分析步驟，本質上屬於機器學習的範疇。使用數據挖掘方法來採樣過小以致無法可靠地統計推斷出所發現任何模式的有效性的更大總體數據集的部分。不過這些方法可以創建新的假設來檢驗更大數據總體。所以對於數據挖掘的方法還是要做好選擇。

​通過對數據分析和數據挖掘的介紹，相信大家對這兩門技術有了一定的瞭解，這兩個技術在數據分析行業中非常重要，所以說，如果大家進入了這個行業，那就一定要掌握好這兩個技能。