01 数据分析与挖掘概述

1. 数据分析与数据挖掘的区别

• 定义
  • 数据分析:描述和探索性分析,评估现状和修正不足
  • 数据挖掘:技术性的采矿过程,发现未知的模式和规律
• 侧重点
  • 数据分析:实际的业务知识
  • 数据挖掘:挖掘技术的落地,完成采矿过程
• 技能
  • 数据分析:统计学,数据库,excel,可视化等
  • 数据挖掘:过硬的数学功底和编程技术
• 结果
  • 数据分析:需结合业务知识解读统计结果
  • 数据挖掘:模型或规则
     

2.数据挖掘的流程

1. 明确目标
2. 数据搜集
3. 数据清洗
4. 构建模型
5. 模型评估
6. 应用部署

3. 常用的数据分析与挖掘工具

1. r语言
2. python
3. weka : 一款公开的数据挖掘平台
4. sas : 统计分析软件  (收费)
5. spss : 世界上最早的统计分析软件 (收费)

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