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数据分析与数据挖掘的简单了解_对数据挖掘与分析的认识

对数据挖掘与分析的认识

数据分析:对数据进行处理,用一些比较直观的形式分析 现状,原因,预测,不能建模
数据挖掘:对数据进行采集,处理,并且建模最终完成预测,数据挖掘一般分为四类:分类,聚类,关联,预测四类任务
两者的区别在于数据分析在于对数据的观察,而数据挖掘在与挖掘其内在的规则,完成建模,预测,他们两个的界限其实没有必要分那么清,而且在工作当中,数据挖掘工程师很可能也在做数据分析,个人觉得,数据分析比较侧重与业务。
分析方法:基本方法:对比分析,分组分析,交叉分析,结构分析,漏斗图分析,因素分析,矩阵关联,综合评价
高级方法:相关,回归,聚类,判别,主成分因子,对立,时间序列
评估指标:平均数,绝对数,相对数,百分比,百分点,频数,频率,比例,比率,倍数与番数
番数:原来数量的2的n次方倍;同比:相比去年,环比,相比上一统计期
数据分析方法论:PEST,5W2H,4P,用户使用行为,
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