什么是数据挖掘？数据挖掘与数据分析的区别是什么？

发布时间：2022-01-19 10:58:34

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。
  可以看出，数据挖掘是一个过程结果的称谓，即主要目标是从数据中挖取隐藏的信息。它是一个交叉科学领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计、机器学习、可视化和信息科学。
  数据挖掘与数据分析的区别
  数据分析，重在“分析”
  首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据分析方法，可以使用一些工具得到预期的结果。
  当然是用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，BI什么的，如果没有，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。大部分公司会成立一个BI部门，集合了一群数据分析师，每天找开发提数据需求，然后使用工具做一些预测。
  数据挖掘，重点是“挖掘”
  所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法、挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。
  简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要10年内的销售数据，而且要知道每年的销售情况、订单情况”，这时候你就需要做数据采集（爬虫、文本处理、etc.等），加工整理（ETL），结果产出（可视化）等等，主要是看重算法
  数据挖掘与BI的关系
  举个简单点的例子：
  通过统计购买某产品的人大多数来自北京，则北京是该产品的主要消费者居住的城市，这就是用的商业智能技术。
  要从100000人中找出100个购买某产品概率比较大的客户，则可以通过利用统计方法建立数学模型找到这群人，而这就要用数据挖掘技术。
  也就是说：
  BI就是目标明确的创建统计分析报表，根据统计结果，提供商业决策支持，输入的是数据，输出的是信息。
  数据挖掘则是透过数据的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹，从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系，用此来洞察或预测未知事项，输入的是数据，输出的是知识。
  数据挖掘怎么学习？
  很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。在公司实际工作中，最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人，因此学习数据挖掘要从下面三个角度入手：
  1、如何将商业运营问题转化为大数据挖掘问题
  可以对数据挖掘问题进行细分，分为四类问题：分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。
  分类问题
  用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题，我们需要掌握分类的特点，知道什么是有监督学习，掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。
  聚类问题
  细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题，我们要掌握聚类特点，知道无监督学习，了解常见的聚类算法，例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。
  关联问题
  交叉销售问题等属于关联问题，关联分析也叫购物篮分析，我们要掌握常见的关联分析算法：Aprior算法、Carma算法，序列算法等。
  预测问题
  我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。
  二、用何种工具实操大数据挖掘
  能实现数据挖掘的工具和途径实在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个，才算学会了数据挖掘？这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。
  第一层次达到理解入门层次：了解统计学和数据库即可。
  第二层级达到初级职场应用层次：数据库+统计学+SPSS
  第三层级达到中级职场应用层次：SAS或R
  第四层级达到数据挖掘师层次：SAS或R+Python
  三、如何利用Python学习数据挖掘
  只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘？需要掌握Python中的哪些知识?
  Pandas库的操作
  Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握：pandas 分组计算、pandas 索引与多重索引、Pandas 多表操作与数据透视表。
  numpy数值计算
  numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，要掌握：Numpy array理解；数组索引操作；数组计算；Broadcasting。
  数据可视化-matplotlib与seaborn
  python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像，要搞清楚二者的关系是什么，这样学习起来才会比较轻松。
  数据挖掘算法
  数据挖掘发展到现在，算法已经非常多，下面只需掌握最简单的，最核心的，最常用的算法：最小二乘算法；梯度下降；向量化；极大似然估计；Logistic Regression；Decision Tree；RandomForesr；XGBoost；
  数据挖掘实战
  通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。
  以上，就是为大家理清的大数据挖掘学习思路逻辑。
  为什么选择北京AAA教育？
  AAA教育一直致力于将优秀的人才输送给企业，总监级讲师授课。
  AAA教育讲师选自有多年一线实际项目经验背景的资深行业人员，设计理念超前，把握时代潮流技术，融入前沿开发技能，带领学员深入学习NM/UE/SD交互超媒体设计，大数据分析，新媒体运营，产品经理，原画等互联网热门专业，娴熟驾驭各种技法，给你一个“职业王者”实力！
  参与真实项目，手把手带你实战
  保证学习质量，技术指导老师不管是白天还是晚自习，随时解答学员问题，进一步巩固和加强课上知识。所有授课项目均来自于国际、国内一线金融、互联网、医疗、电商等。帮助学员快速获得工作经验。
  多重就业保障，为你斩获高薪
  实战OAT课程，从知识到话术，全方位辅导就业，助你找到高薪工作。
  为学员高薪就业，不惜成本聘请北京大学硕士，500强互联网企业产品总监。小到五险一金的解释、面试礼仪的培训，大到500强企业面试实训，帮助学员拿到高薪就业。

推荐课程

学校档案: 会员等级：新手上路; 信用等级：; 机构认证： 身份证认证; 在线咨询：点击交谈; 加盟时间：2021年04月25日; 学校浏览人次：26321次

联系方式: 联系老师：康老师; 联系电话：400-001-5729; 学校地址：北京市海淀区北清路103号; 乘车路线：永丰站(446路; 512路; 543路; 544路; 575路; 902路; 快速直达专线153路; 快速直达专线202路; 快速直达专线203路) 永丰路口西(446路; 543路；544路；快速直达专线80路) 用友路西口(快速直达专线198路)永澄路口东(512路，543路，544路，902路，快速直达专线98路)
永丰地铁站：地铁16号线永丰站B口出即到

最新动态: 去平面设计培训机构学靠谱吗; 学设计都需要美术功底吗; UI设计从零开始学可以吗; 原画什么水平才能去工作; 产品经理怎么判断需求; 如何选择产品经理培训班; 学原画设计网上能学吗; 哪些人适合学新媒体运营; 零基础学UI设计适合吗; 零基础学平面设计要多久工作