数据挖掘与数据分析的区别是什么

　　数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。

 

　　从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

 

　　从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论；数据挖掘更侧重由机器进行自学习，直接到得到结论。

 

　　从分析的结果看，数据分析的结果是准确的统计量，而数据挖掘得到的一般是模糊的结果。

 

　　“数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。

 

　　“数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

 

　　“数据分析”需要人工建模，“数据挖掘”自动完成数学建模。

 

　　数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

 

　　1、计算机编程能力的要求

 

　　作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，