El propósito del análisis de datos es diferente del propósito de la minería de datos. El análisis de datos tiene un grupo de análisis claro, es decir, descomponer, dividir y combinar grupos en varias dimensiones para encontrar problemas, mientras que el grupo objetivo de la minería de datos es incierto, lo que nos obliga a analizar más desde la relación intrínseca de los datos, por lo en cuanto a combinar negocios, usuarios y datos para obtener más conocimientos e interpretaciones.
El análisis de datos y la minería de datos tienen diferentes formas de pensar. En términos generales, el análisis de datos se basa en verificación continua y suposiciones basadas en datos objetivos, mientras que la minería de datos no tiene suposiciones, pero también debe dar su criterio de juicio basado en el resultado del modelo.
Cuando hacemos análisis con frecuencia, el análisis de datos requiere más pensamiento y más uso de métodos de pensamiento estructurados y MECE, similares a las suposiciones en los programas.
Marco analítico (hipótesis) + problema objetivo (análisis de datos) = conclusión (juicio subjetivo)
La minería de datos es en su mayoría amplia, integral, multifacética y precisa. Cuantos más datos, más preciso será el modelo y cuantas más variables, más clara será la relación entre los datos.
El análisis de datos se basa más en el conocimiento empresarial, mientras que la minería de datos se centra más en la implementación de tecnología, con requisitos empresariales ligeramente inferiores. La minería de datos a menudo requiere una mayor cantidad de datos. Cuanto mayor sea la cantidad de datos, mayores serán los requisitos técnicos. Requiere sólidas habilidades de programación, habilidades matemáticas y habilidades de aprendizaje automático. A juzgar por los resultados, el análisis de datos se centra más en la presentación de resultados, que deben interpretarse junto con el conocimiento empresarial. El resultado de la minería de datos es un modelo a través del cual se pueden analizar los patrones de todos los datos y se pueden hacer predicciones para el futuro de inmediato, como determinar las características del usuario y para qué tipo de actividades de marketing es adecuado el usuario. . Obviamente, la minería de datos va más allá del análisis de datos. El análisis de datos es una herramienta que transforma datos en información, mientras que la minería de datos es una herramienta que transforma información en cognición.
De hecho, independientemente del análisis o extracción de datos, el gato bueno es el que puede cazar ratones. Realmente no hay necesidad de insistir en sus diferencias anteriores. Usted informa al líder, la primera parte es el análisis de datos y la segunda parte es la extracción de datos. Sólo se centran en la lógica de su análisis y la forma en que lo presenta.