資料分析和資料探勘之間，主要有什麼關係？

資料分析可以分為廣義的資料分析和狹義的資料分析，廣義的資料分析就包括狹義的資料分析和資料探勘，我們常說的資料分析就是指狹義的資料分析。

資料分析（狹義）：

（1）定義：簡單來說，資料分析就是對資料進行分析。專業的說法，資料分析是指根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的資料進行處理與分析，提取有價值的資訊，發揮資料的作用。

（2）作用：它主要實現三大作用：現狀分析、原因分析、**分析（定量）。資料分析的目標明確，先做假設，然後通過資料分析來驗證假設是否正確，從而得到相應的結論。

（3）方法：主要採用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

（4）結果：資料分析一般都是得到乙個指標統計量結果，如總和、平均值等，這些指標資料都需要與業務結合進行解讀，才能發揮出資料的價值與作用；

資料探勘：

（1）定義：資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的資訊和知識的過程。

（2）作用：資料探勘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和**（定量、定性），資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律；如我們常說的資料探勘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價值的資訊；

（3）方法：主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘；

（4）結果：輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、**值等，標籤如高中低價值使用者、流失與非流失、信用優良中差等；

綜合起來，資料分析（狹義）與資料探勘的本質都是一樣的，都是從資料裡面發現關於業務的知識（有價值的資訊），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策。所以資料分析（狹義）與資料探勘構成廣義的資料分析。

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