数据分析与数据挖掘的简单了解

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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