描述数据挖掘与数据分析之间的区别.
数据挖掘和数据分析是两个不同的但密切相关的任务,用于数据处理.虽然它们经常一起工作,但它们执行不同的功能.数据挖掘是为了识别关系和隐藏见解,在大型数据集中寻找模式和相关性的过程.它通常涉及机器学习,统计和数据库系统的技术,旨在从底层数据中提取相关和有用的信息.数据挖掘可以用于识别趋势,分类数据和预测建模.它通常用于营销,欺诈检测和客户关系管理等领域.另一方面,数据分析是清理,转换和建模数据的过程,以发现有用的信息.与数据挖掘相比,它通常更具专注性的方法,通常涉及用于数据统计和数据可视化来探索和驳斥.数据挖掘和数据可视化技术可以用于识别趋势,分类数据和预测建模.在分析过程中,数据采集和数据分析是使用假设和数据之间的关系和变量来寻找和分析,而在分析过程中,数据采集和数据可视化技术是用来识别和分析,而在分析过程中,数据采集和数据分析都是使用的重要方法.