統(tǒng)計分析和-2挖掘還是有區(qū)別的。其實數(shù)據(jù)分析范圍很廣，包括-2挖掘，這里的區(qū)別主要是指統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)在數(shù)量上:數(shù)據(jù)分析在數(shù)量上數(shù)據(jù)在數(shù)量上而是數(shù)據(jù)在數(shù)量上，數(shù)據(jù)分析老師和-2挖掘工程師一樣嗎？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘先做區(qū)別數(shù)據(jù)分析，一般來說就是收藏數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加網(wǎng)、高級人像-。

r語言數(shù)據(jù)分析和挖掘實戰(zhàn)(張/云威標/)下載免費在線閱讀鏈接:摘錄代碼:dbyc標題:r語言數(shù)據(jù)分析和/10?；A篇介紹數(shù)據(jù) 挖掘，實戰(zhàn)篇介紹真實案例。通過深入淺出地分析案例，讀者可以在不知不覺中通過案例實踐獲得數(shù)據(jù) 挖掘項目經(jīng)驗，同時快速理解。

1，“數(shù)據(jù)分析”重點觀察數(shù)據(jù)，而“數(shù)據(jù) 挖掘”重點觀察數(shù)據(jù)。2.“數(shù)據(jù)分析”的結論是人類智能活動的結果，而“數(shù)據(jù) 挖掘”的結論是機器從學習集(或訓練集或樣本集)中發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)則；3.“數(shù)據(jù)分析”結論的應用是人的智力活動，而“數(shù)據(jù) 挖掘”發(fā)現(xiàn)的知識規(guī)律可以直接應用于預測。

簡單來說，數(shù)據(jù) 挖掘是為了找出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析只是為了挖掘。數(shù)據(jù)中臺集成了數(shù)據(jù) 挖掘和數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)，打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和-之所以現(xiàn)在到處都在稱贊數(shù)據(jù)中臺的建設和應用，是因為數(shù)據(jù)中臺戰(zhàn)略的幾個突出點。

什么是數(shù)據(jù) 挖掘？答案如下:數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)是指通過大量的數(shù)據(jù)集合進行分類的自動化過程，從而通過數(shù)據(jù)分析識別趨勢和模式并建立關系以解決業(yè)務問題。換句話說，數(shù)據(jù) 挖掘是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、但潛在有用的信息和知識的過程。原則上，數(shù)據(jù) 挖掘可以應用于任何類型的信息存儲和瞬態(tài)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù) stream)。如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)市場、交易數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫(如地圖等。)，以及工程設計。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘屬于兩個完全不同的崗位，唯一的共同點可能就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析一般的工作都是做報表。你可以認為各種基本的數(shù)據(jù)圖和表都是用數(shù)據(jù)分析做的，最常用的數(shù)據(jù)分析大概就是sql。總之，這是一個沒什么技術含量的崗位。數(shù)據(jù)/12344.與算法、模型、大數(shù)據(jù)，如風控模型、推薦系統(tǒng)等深度融合。本質上，數(shù)據(jù) 挖掘和算法工程師區(qū)別不大，可能是數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù) 挖掘商業(yè)智能范疇的統(tǒng)計分析目的明確，可以根據(jù)各種條件進行統(tǒng)計。-2挖掘基于大量的數(shù)據(jù)，事先不了解數(shù)據(jù)中的規(guī)律，所以通過數(shù)據(jù)-1。你也說了數(shù)據(jù) 挖掘的很多算法都包含在統(tǒng)計分析中。統(tǒng)計分析是基礎，數(shù)據(jù) 挖掘包含了更多更深入的內容。統(tǒng)計分析和-2挖掘還是有區(qū)別的。其實數(shù)據(jù)分析范圍很廣，包括-2挖掘。這里的區(qū)別主要是指統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)在數(shù)量上:數(shù)據(jù)分析在數(shù)量上數(shù)據(jù)在數(shù)量上而是數(shù)據(jù)在數(shù)量上。