我們生活在一個現代分析的時代，大資料推動了對答案需求的爆炸式增長。大資料和分析有望在未來幾年改變幾乎所有行業和業務職能。重要的是要明白，大資料不僅關乎數量，也關乎複雜性。幾乎每一個機械或電子裝置都會留下一條軌跡來描述其效能、位置或來源。這些裝置和使用它們的人，透過網際網路進行交流，然後通向另一個巨大的資料來源。更多的資料意味著新的更複雜的基礎設施。不可否認，大資料是一件大事，但它需要放在上下文中。資料本身沒有價值，但資料集中隱藏的模式和洞察是一項極其寶貴的資產。這就是資料分析和資料探勘的關鍵所在。但是這兩個術語有什麼不同呢？

什麼是資料分析(data ****ytics)？

資料分析是一門分析原始資料以發現趨勢和回答問題的科學，目的是獲得有用的資訊並得出有關這些資訊的結論。它是藉助專門系統和軟體檢查大型資料集的過程。對於各種不同的商業智慧和應用程式相關的計劃來說，這是一個包羅永珍的術語。對某些人來說，這是一個分析特定領域資訊的過程，比如網站分析。對其他人來說，它正在將商業智慧的功能擴充套件到特定的內容領域，如銷售、供應鏈、服務、分銷等。此外，分析是用來描述資料的統計和數學分析，聚類，細分，並預測未來的結果。資料分析將結構化和非結構化資料與實時提要和查詢相結合，為創新和洞察開闢了新途徑。

什麼是資料探勘(data mining)？

資料探勘是從大資料集中提取有用資訊的過程，目的是透過自動和半自動的方法從大量資料中提取知識。它是在大型資料集中識別有用模式和趨勢的實踐。資料探勘是一類可以追溯到應用統計學和電腦科學的技術。它只是根據資料探勘術語中的解釋變數、輸入或特徵，將原始資料轉換為知識，即資料探勘術語中的目標。它使用來自統計學、人工智慧、機器學習和電腦科學等不同學科的演算法，以便從資料中開發模型。它涉及許多步驟：框架問題、理解資料、準備資料、構建模型、解釋結果以及構建部署模型的過程。資料探勘還包括所謂的描述性分析。

資料探勘與資料分析的區別

定義

–資料探勘是識別原始資料中有用模式的過程，目的是從大量資料中提取知識。它是在大型資料集中識別有用模式和趨勢的實踐。簡單地說，資料探勘就是轉換原始資料和知識。資料探勘是一類可以追溯到應用統計學和電腦科學的技術。資料分析是一門分析原始資料以得出有關其所包含資訊的結論的科學。

客觀的

–資料探勘使用一些專門的計算方法來發現資料中有意義和有用的結構化資料。資料的範圍可以從一個由幾個數值觀測值組成的簡單陣列到一個由數百萬個觀測值和數千個變數組成的複雜矩陣。資料探勘的最終目標是獲得潛在有用的結論，這些結論可以由分析人員採取行動。資料分析用於描述對資料進行的統計和數學分析，對資料進行聚類、分段和預測未來結果，以支援決策。

過程

–資料探勘的過程從早期開始就沒有改變–為了從原始資料中獲得有意義的結果，資料探勘者花費了大量精力在演算法開始處理資料之前準備、清理、清理和標準化資料。但改變的是實現這一切的自動化。另一方面，資料分析可以定義為一個過程，包括使用統計技術、資訊系統軟體和運籌學方法來探索、發現和交流資料的模式或趨勢。

資料探勘與資料分析：比較圖

總結

資料探勘是資料分析中的一項活動，它涉及到理解複雜的資料世界。資料探勘是識別和確定大資料集中隱藏模式的過程，目的是從原始資料中提取知識。簡單來說，資料探勘就是將原始資料轉化為知識。資料分析是一個多元化的領域，它包括一整套活動，包括資料探勘，它使用統計技術、資訊系統軟體和運籌學方法，處理從收集資料到準備、資料建模和提取其中包含的有用資訊的所有事情。兩者通常都被視為商業智慧的一個子集。