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数据挖掘和数据分析的区别与联系
数据挖掘与数据分析的区别
是什么?
答:
1、数据分析与数据挖掘的目的不一样
数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。2、数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲,...
数据分析和数据挖掘的区别和联系
答:
区别:1、计算机编程能力的要求不同 2、在对行业的理解的能力不同 3、专业知识面的要求不同
总之一句话来概括的话,
数据分析师更关注于业务层面
,数据挖掘工程师更关注于技术层面。相同:1、都跟数据打交道。2、知识技能有很多交叉点。3、在职业上他们没有很明显的界限。
数据分析
(
数据挖掘
)
有什么
用?
答:
数据分析和数据挖掘
在本质上是有一定
区别的
数据分析:是指运用合适的统计分析方法对采集来的规模巨大的数据进行分析,是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程;数据挖掘:是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。我们可以简单的理解为,一个是从广度上对数据的...
数据挖掘
师
与数据分析
师
有什么区别和联系
?
答:
1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD(Knowledge Discover in Database)
;\x0d\x0a2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“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;\x0d\x0a3、“数据分析”得出结论...
网络
数据挖掘与分析
有哪些不同?
答:
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,
但是二者的侧重点和实现手法有所区分
。数据挖掘和数据分析的不同之处:
在应用工具上
,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较...
数据分析和数据挖掘有什么区别
?
答:
1.从侧重点上来说,相比较而言,
数据分析更多依赖于业务知识
,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。2.从数据量上来说,
数据挖掘往往需要更大数据量
,而数据量越大,对于技术的要求也就越高。3.从技术上来说,数据挖掘对于技术的要求更高,需要比较强的编程能力,数学能力和机器...
数据分析
师
与数据挖掘
工程师一样吗?
有什么区别
?
答:
1、“
数据分析
”的重点是观察数据,而“
数据挖掘
”的重点是从数据中发现“知识规则”。2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“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。3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,而“数据挖掘”发现的知识规则,可以直接...
数据分析和数据挖掘的区别
是什么?如何做好数据挖掘
答:
而两者的具体
区别
在于:(其实
数据分析的
范围广,包含了
数据挖掘
,在这里区别主要是指统计分析)数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。对象上:数据分析往往是...
数据挖掘与数据分析
有哪些
区别
?
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。2.
与数据分析的区别
数据...
数据分析与数据挖掘的
不同之处
答:
那么
数据分析的
效果是什么呢?数据分析效果首先需要实现4个效果,分别是现状分析、因素分析、猜测分析、定量。而数据分析的方针清晰,先做假定,然后经过数据分析来验证假定是不是准确,然后得到相应的定论。那么什么是
数据挖掘
呢?其实数据挖掘简单来说就是从很多的数据中,经过统计学、人工智能、机器学习等...
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