資料探勘和資料分析的差別是什麼？

區別：1、「資料分析」的結論是人的智力活動結果，而「資料探勘」的結論是機器從學習集【或訓練集、樣本集】發現的知識規則；2、「資料分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「資料探勘」直接完成了數學建模。

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資料探勘和資料分析的差別是什麼？

資料探勘就是從海量資料中找到隱藏的規則，資料分析一般要分析的目標比較明確。

資料探勘與資料分析的主要差異

1、「資料分析」的重點是觀察數據，而「資料探勘」的重點則是從資料中發現「知識規則」KDD（Knowledge Discover in Database）。

2、「資料分析」的結論是人的智力活動結果，而「資料探勘」的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。

3、「資料分析」結論的運用是人的智力活動，而「資料探勘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。

4、「資料分析」無法建立數學模型，需要人工建模，而「資料探勘」直接完成了數學建模。如傳統的控制論建模的本質是描述輸入變數與輸出變數之間的函數關係，“資料探勘”可以透過機器學習自動建立輸入與輸出的函數關係，根據KDD得出的“規則”，給定一組輸入參數，就可以得到一組輸出量。

舉個簡單的例子：

有一些人總是不及時向電信業者繳錢，如何發現它們？

數據分析：透過對數據的觀察，我們發現不及時繳錢人群裡的貧窮人口占82%。所以結論是收入低的人往往會繳費不及時。結論就需要降低資費。

資料探勘：透過編寫好的演算法自行發現深層的原因。原因可能是，家住在五環以外的人，因為環境偏遠不及時繳錢。結論就需要多設立一些營業廳或是自助繳費點。

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