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数据分析、数据挖掘和数据统计的概念与主要区别及其举例分析

资 源 简 介

数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则,数据分析一般要分析的目标比较明确,数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别: “数据分析”的重点是观察数据,“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD(Knowledge Discover in Database),数据统计的重点是参数估计和假设检验。 “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果,“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。 “数据分析”需要人工建模,“数据挖掘”自动完成数学建模,“数据统计”则是把模糊估计变得准确而定量。可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系,根据KDD得出的“规则”,给定一组输入参数,就可以得出一组输出量。 举个简单的例子:有一些人总是不及时向电信运营商缴费,如何发现它们? 数据分析:通过对附近人口的生活习惯、业余爱好、教育背景、收入分布、家庭组成等进行全方面分析,发现很多人都习惯在收到欠费通知以后再缴费。结论就是提前发放短信提醒。
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