浅谈数据分析和数据挖掘

本文深入探讨了数据分析和数据挖掘的区别与联系,包括数据获取、处理、分析和呈现,以及数据挖掘的过程。强调了数据分析在明确目标上的作用,而数据挖掘侧重于发现未知模式。成为一名优秀的数据分析师,需要理解业务、掌握管理理论、精通分析方法、熟练使用工具并具备设计能力。

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1、数据分析

     数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

     数据分析有极其广泛的应用范围,典型的数据分析过程可看做“四部曲”:

    第一,数据获取,获取数据的前提是对商业问题的理解,把商业问题转化为数据问题,确定问题分析的纬度,采集较为有用的数据。

    第二,数据处理,当获得数据时,数据大部分都是杂乱无章,看不出规律,我们要采取高效的处理工具对数据进行处理。其中常用的工具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。

    第三,数据分析,基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析对比从中挑选一定的模型。

    第四,数据呈现,通过一些可视化图形或者报表形式进行展示,增强对分析结果的理解。可以以报表形式或PPT形式展示结果。

2、数据挖掘

    数据挖掘是对存储于数据库中的大量数据,通过查询和抽取方式获得以前未知的有用信息、模式和规则的过程,即是一个利用各种方法,从大量数据中提取隐含和潜在的,对决策有用的信息和知识的过程。

   数据挖掘可以完成数据总结、分类、关联、聚类等任何,主要有以下特点:

   第一,数据挖掘是一个过程,而非一个单纯的数据建模。

   第二,数据挖掘方法是各种分析方法的集合。

   第三,数据挖掘具有分析海量数据的能力。

   第四,数据挖掘的最终目的是辅助决

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