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数据分析与数据挖掘的区别
数据挖掘与数据分析的区别
是什么?
答:
1、数据分析与数据挖掘的目的不一样
数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。2、数据分析与数据挖掘的
思考方式不同
一般来讲,...
数据分析和数据挖掘的区别
答:
侧重点不同相比较而言
,
数据分析更多依赖于业务知识
,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。数据量不同数据挖掘往往需要更大数据量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高。
技术要求不同
数据挖掘对于技术的要求更高,需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力。
结果呈现不同
数据...
数据挖掘和数据分析
有什么
区别
答:
主要区别:
1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD(Knowledge Discover in Database)
。2、“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果,而“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。3、“数据分析”得出结论的运用是人的...
数据挖掘与数据分析的区别
是什么?
答:
(其实数据分析的范围广,包含了数据挖掘,
在这里区别主要是指统计分析)数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大
。约束上:数据分析是从一个假设出发,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。对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据...
数据挖掘与数据分析
有哪些
区别
?
答:
2.与数据分析的区别
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现
。但严格意义上来讲,数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database ,KDD)。数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法,获取基于数据库...
数据分析和数据挖掘的区别
和联系
答:
区别
:1、计算机编程能力的要求不同 2、在对行业的理解的能力不同 3、专业知识面的要求不同 总之一句话来概括的话,
数据分析
师更关注于业务层面,
数据挖掘
工程师更关注于技术层面。相同:1、都跟数据打交道。2、知识技能有很多交叉点。3、在职业上他们没有很明显的界限。
数据分析与数据挖掘的
不同之处
答:
那么
数据分析的
效果是什么呢?数据分析效果首先需要实现4个效果,分别是现状分析、因素分析、猜测分析、定量。而数据分析的方针清晰,先做假定,然后经过数据分析来验证假定是不是准确,然后得到相应的定论。那么什么是
数据挖掘
呢?其实数据挖掘简单来说就是从很多的数据中,经过统计学、人工智能、机器学习等...
请问
数据挖掘和数据分析
有本质
的区别
吗
答:
数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而
数据分析和数据挖掘
,又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而两者的具体
区别
在于:数据分析的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计分析。想要学习了解更多
数据挖掘的
信息,推荐CDA数据分析师...
数据分析
师
和数据挖掘
工程师
的区别
是什么
答:
数据分析师和数据挖掘工程师的区别如下:
1、“数据分析”的重点是观察数据
,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果,而“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。3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,...
网络
数据挖掘
与
分析
有哪些不同?
答:
数据挖掘和数据分析的
不同之处:在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。交叉学科...
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