互联网行业发展现状及前景分析ppt
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数据分析和数据挖掘的目的不同。 数据分析有明确的分析群体，就是在各个维度上进行分组、分组、组合来发现问题。 然而，数据挖掘的目标群体是不同的。 当然，我们还需要更多地分析数据的内部关系，将业务、用户和数据结合起来，获得更大的洞察和解读。
数据分析和数据挖掘有不同的思维方式。 一般来说，数据分析是基于不断的测试和基于客观数据的假设，而数据挖掘没有假设，但也需要基于做出假设。 模型。 输出为您提供了判断标准。
我们经常进行分析的时候，数据分析需要更多的反思，需要更加结构化的思维方法，使用MECE，类似于程序中的假设。
分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）
大多数数据挖掘都是广泛而全面的，越精确的模型数据就越多。 越准确，变量越多，数据之间的关系越清晰
数据分析更多依赖于业务知识，而数据挖掘更注重技术实现，业务要求略低。 数据挖掘往往需要较大的数据量，而数据量越大，对技术的要求也越高，需要相对较高的编程能力、数学能力和机器学习能力。 从结果角度来看，数据分析更注重结果的呈现，需要结合业务知识来解读。 数据挖掘的结果是一个模型，通过该模型可以分析所有数据的模式以获得未来的预测，例如确定用户特征以及用户适合的营销活动类型。 显然，数据挖掘比数据分析更深层次。 数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
其实，无论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的猫就是好猫。 确实没有必要纠缠于以前的差异。 需要向领导汇报吗？什么时候第一部分来自数据分析，第二部分来自数据挖掘？他们只关注你分析的逻辑以及你如何呈现它。
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