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高中數學核心詞彙什麼是數據分析

發布時間:2025-07-11 15:00:41

① 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘

1,數據分析可以分為廣義的數據分析和狹義的數據分析,廣義的數據分析就包括狹義的數據分析和數據挖掘,我們常說的數據分析就是指狹義的數據分析。

2,數據分析(狹義):

定義:簡單來說,數據分析就是對數據進行分析。專業的說法,數據分析是指根據分析目的,用適當的統計分析方法及工具,對收集來的數據進行處理與分析,提取有價值的信息,發揮數據的作用。

作用:它主要實現三大作用:現狀分析、原因分析、預測分析(定量)。數據分析的目標明確,先做假設,然後通過數據分析來驗證假設是否正確,從而得到相應的結論。

方法:主要採用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法;

結果:數據分析一般都是得到一個指標統計量結果,如總和、平均值等,這些指標數據都需要與業務結合進行解讀,才能發揮出數據的價值與作用;

互聯網是個神奇的大網,大數據開發和軟體定製也是一種模式,這里提供最詳細的報價,如果你真的想做,可以來這里,這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零,按照順序組合起來就可以找到,我想說的是,除非你想做或者了解這方面的內容,如果只是湊熱鬧的話,就不要來了。

3,數據挖掘:

定義:數據挖掘是指從大量的數據中,通過統計學、人工智慧、機器學習等方法,挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。

作用:數據挖掘主要側重解決四類問題:分類、聚類、關聯和預測(定量、定性),數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律;如我們常說的數據挖掘案例:啤酒與尿布、安全套與巧克力等,這就是事先未知的,但又是非常有價值的信息;

方法:主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘;

結果:輸出模型或規則,並且可相應得到模型得分或標簽,模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等,標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等;

4,綜合起來,數據分析(狹義)與數據挖掘的本質都是一樣的,都是從數據裡面發現關於業務的知識(有價值的信息),從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策。所以數據分析(狹義)與數據挖掘構成廣義的數據分析。

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