第1个回答 2024-05-10
1. 数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。
2. 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。数据分析更注重结构性、MECE思维方式，数据挖掘则追求全面性和精确性。
3. 依赖因素不同：数据分析紧密联系业务知识，数据挖掘则侧重技术实现，对业务要求相对较低。数据挖掘往往需要大量数据支持，对技术要求较高，要求较强的编程、数学和机器学习能力。
4. 结果侧重点不同：数据分析强调结果呈现，需结合业务知识进行解读；数据挖掘的成果是模型，通过模型分析数据规律，进行未来预测，如用户行为分析。数据挖掘在深度上超越数据分析。
5. 最终目的相同：无论是数据分析还是数据挖掘，关键在于有效抓取信息，转化为认知，为决策提供支持。在实际应用中，领导更关心的是分析逻辑和呈现方式，而非方法之间的差异。