数据分析
数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的海量数据进行分析，从中提取有用信息并形成结论从而对数据有一个详细研究和概括总结的过程。
数据分析的目标是把信息从一大批看似杂乱无章的数据背后集中和提炼出来，借此总结出所研究对象的内在规律。管理者了可以借助数据分析成果进行判断和决策，有助于采取适当策略和行动。
数据挖掘
从数据库的海量数据中揭示出隐藏其中的、未知的的具有潜在价值的信息的过程被称为数据挖掘。
数据挖掘是一决策支持过程，数据挖掘一般基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，可以高度自动化的对数据进行分析，并归纳、推理，从而在其中挖掘出潜在的价值模式，以帮助管理者调整能够降低风险的市场策略，做出积极地决策。数据挖掘可以认为是通过分析每个数据，并从大量数据中寻找其中的规律的技术。
乍一看，数据分析和数据挖掘的概念很相似，都能从数据中提取有用的信息；都需要利用统计学知识和数据处理的常用的方法，对数据都有着较高的敏感度。
数据挖掘与数据分析的区别
数据分析和数据挖掘有很多相似之处，二者的联系也越来越紧密，一大部分数据分析人员进行数据分析时开始使用编程工具，如Python、R语言等，而数据挖掘人员也会借助数据分析的手段应用在结果表达及分析方面。数据分析与数据挖掘的区别在于两者的侧重点和实现手法有区别：
(1) 工具方面
数据挖掘需要掌握算法设计和编程语言，重在算法，通常要通过算法编程来实现；，数据分析也可通过编程实现，如Python数据分析，但更多的是借助分析工具进行。
(2) 知识方面
数据分析对所从事的行业了解和理解要求较深，并要求具备将数据与自身的业务紧密结合起来的能力；数据挖掘对行业专业知识没有过多的要求。
(3) 学科方面
数据分析结合了统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面的技巧进行综合分析；数据挖掘则是注重数学和计算机的结合以及技术层面的结合。
数据分析的步骤
数据分析可以依照统计学划分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。描述性数据分析属于初级数据分析，主要使用对比分析法、平均分析法、交叉分析法；注重在数据之中发现新的特征的是探索性数据分析，是形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，为传统统计学假设检验手段提供了补充；验证性数据分析则注重对已有假设的验证。
数据分析有着广阔的应用场景，典型的数据分析一般分为以下三个步骤：
1.探索性数据分析
在数据刚刚提渠道后往往不会很工整，可能杂乱无章毫无规律，可以通过清洗、转换、计算某些特征值生成不同形式的图表等手段来探索隐含在数据中规律。
2.模型选定分析
在进行探索性数据分析后，根据数据进行数学建模、设计编写算法，然后经过更有针对性的分析选出合适的模型。
3.推断分析
使用数理统计方法对所建模型的可靠程度和精确程度做出推断。
数据挖掘与分析
大数据分析与挖掘旨在从大量的无序的数据中将隐藏的信息集中起来，并进行萃取、提炼，以便于发现潜在的信息价值和研究对象的内在规律。数据挖掘与分析可以由可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎以及数据质量管理组成。
1.可视化分析
可视化分析指的是借助图形化手段，有条理的整理与展示信息。可视化分析主要应用于大型数据库数据关联分析，所涉及的信息关联性较低、数据结构有可能不统一。得益于一些功能强大的可视化数据分析平台，人工可以在其辅助之下将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表，使之简单明了、清晰直观，容易看懂。
2.数据挖掘算法
依据数据创建数据挖掘模型的试探法和计算就是数据挖掘算法。算法需首先分析用户提供的数据来创建该模型：针对特定类型的模式和趋势进行识别，机遇分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并在数据集中应用这些参数，以便提取可行模式和详细统计信息。
3.预测性分析
预测性分析结合了包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等在内的多种高级分析功能，目的是对未来或其他不确定的时间进行预测。
从冗杂的数据中挖掘出数据特点，有助于了解目前状况并确定行动计划，依靠预测进行决策。它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，这些指标可以用于洞察预测将来事件，做出相应的措施。
4.语义引擎
把已有的数据加上语义的引擎，可以看做在现有结构化或者非结构化的数据库上的一个语义叠加层。语义技术直接的应用与数据挖掘，作用是将繁琐的条目简化便于理解，让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息，提高用户的数据浏览。
5.数据质量管理
对数据生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行检测、分级、监控、处置等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使数据质量获得进一步提高。
对于数据的分析与挖掘，这是我的理解，你又怎么看呢？欢迎私信我讨论！
在大数据浪潮已经席卷全球的背景下，IT行业都逐渐对数据提起了重视，每个IT领域的小伙伴或多或少都了解一些大数据领域的相关知识，不妨进一步拓宽自己的知识面、提升自己的能力，相信在大数据的时代，这些知识和能力必将物尽其用。中培IT学院开展了大数据分析挖掘与可视化最佳实践课程，对于想涉足大数据或者想提升自己的数据管理技能的小伙伴来说将会是优良的跳板，马上行动吧！
400-808-2006
扫码加老师微信
微信服务号