数据分析和数据挖掘有啥关系？

今天给大家分享下数据分析与数据挖掘之间的关系是怎么样的？本篇内容来源于书籍《数据分析与挖掘算法》，文末会免费送大家几本。

是不是有了数据分析基础以后更容易上手数据挖掘？在学习路径方面又需要注意些什么呢？

数据分析是指用适当的统计方法对收集的海量数据进行分析、提取有用的信息和形成结论，然后对数据加以详细研究和概括总结的过程。

有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 

其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。

数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。

许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义词，而还有一些人只是把数据挖掘看作KDD 过程中的一个基本步骤。

KDD 可直译为“基于数据库的知识发现”（简称“知识发现”），是指从海量的数据中提取有效的、新颖的、 潜在有用的、最终可被理解的模式的过程，如下图所示为KDD 过程。

数据挖掘是深层次的数据分析，数据分析是浅层次的数据挖掘，数据挖掘更偏重于探索性数据分析，因为数据挖掘的重点是从数据中发现知识规律。

它们的具体区别如下： 

（1）数据分析处理的数据量可能不大；而数据挖掘处理的数据量极大， 并且特别擅长处理大数据，尤其是几十万行、几百万行，甚至更多的数据。

（2）数据分析往往是从一个假设出发，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，比如关联规则和聚类分析。

（3）数据分析往往处理数值型数据；而数据挖掘能够处理不同类型的数据，比如声音、文本等。 

（4）数据分析主要侧重于通过观察数据来对历史数据进行统计学分析；而数据挖掘通过从数据中发现“知识规律”来对未来的某些可能性做出预测分析，其更注重分析数据间的内在联系。

（5）数据分析与数据挖掘的区别更多地体现在职业方向上。相对数据挖掘工程师，数据分析师与业务方的工作衔接更多，理解与梳理业务诉求、 明确业务目的和指导模型搭建是数据分析师的主要工作；而模型搭建与参数调优则是数据挖掘工程师的工作。

其实，在很多情况下，数据分析与数据挖掘是“同源同根”的。也就是说，数据分析与数据挖掘没有明确的界限。

如果想从数据中提取一定的规律（即认知），则往往需要将数据分析和数据挖掘结合使用。因为在计算机中，数据都是以0和1的形式进行存储的，从这个层面上讲，数据分析的范畴更大一些。

而在以上区别（5）中所说的两者不同的分工也是在大公司中会分得比较明确，如果是在中小公司中，（5）中所说的工作都是由一个人完成的。

所以，想要学习数据挖掘肯定还是需要有相关的数据分析基础。

那么，怎样可以高效快速地掌握数据分析和数据挖掘呢？

大家在搜索学习方法时，肯定会发现要学习的东西很多，不仅要掌握分析工具、分析语言，还要学习统计学、机器学习算法等等。

虽然这些确实是需要掌握的内容，但也都只是实现某种业务目的的工具。想要真正做好数据分析和数据挖掘，使其真正赋能实际业务，具备良好的数据思维才是关键。

《数据分析与挖掘算法：Python实战》一书便深刻阐述了数据思维的重要性，并将数据思维上升到哲学高度。

此外，本书也对从数据处理到数据分析进行了全流程说明，对经典的数据挖掘算法从理论到Python实践逐步深入讲解，使读者不仅知其然知其所以然，也使读者可以联系生活中的例子进行实操。

一本书，讲明了数据分析与挖掘的重点，帮你从底层扎实地建立起知识框架，带你快速体验实践数据分析与挖掘的乐趣，非常值得想要学习数据分析与挖掘的读者入手！

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