這里所說的數(shù)據(jù)包括第一手數(shù)據(jù)和第二手數(shù)據(jù)，第一手數(shù)據(jù)主要是指直接可用的數(shù)據(jù)和第二手/1233。3.加工數(shù)據(jù)Processing數(shù)據(jù)是指將收集到的數(shù)據(jù)進行加工整理，形成適合數(shù)據(jù)的風格，也就是分析。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量雜亂無章、難以理解的數(shù)據(jù)中提取和推導出有價值、有意義的數(shù)據(jù)來。

寫好文案數(shù)據(jù)-3報告Need-4分析教師需要思考:(1)。(2)企業(yè)有什么樣的資源，企業(yè)有什么樣的數(shù)據(jù)以及如何把需求端和數(shù)據(jù)本身的價值聯(lián)系起來，這是一個不值得思考的方向。1.最常見的案例數(shù)據(jù) 分析企業(yè)中有很多相同案例的需求者數(shù)據(jù) 報告但肯定不是所有人都需要。

2.-4分析教師需要認為，在一個企業(yè)中，數(shù)據(jù)對各部門員工的培訓是必不可少的，因為數(shù)據(jù) 報告主要是針對企業(yè)內(nèi)部的。優(yōu)酷土豆杜常戎在數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù)可視化技術聚會上表示:“數(shù)據(jù)團隊每周和每月對內(nèi)部員工進行培訓?！逼髽I(yè)知識管理也是團隊的重要任務之一。數(shù)據(jù)團隊將日常分析完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，讓每一個有需要的人都能隨時隨地得到自己想要的。

數(shù)據(jù)挖掘又譯為數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)挖掘。是一種通過數(shù)學模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細分市場的方法分析一種顯示消費者偏好和行為的方法。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關系的信息的過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務相關分析，集群分析，分類分析，異常分析。

是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學科。通常通過探索、處理和/或建模來實現(xiàn)數(shù)據(jù)。我們可以看到數(shù)據(jù) 挖掘具有以下特點:基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)不能進行挖掘其實大部分/但是，一方面太小數(shù)量的數(shù)據(jù)完全可以總結出規(guī)律另一方面，它往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。

1。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘指通過統(tǒng)計學、人工智能和機器學習從大量數(shù)據(jù)中學習。數(shù)據(jù) 挖掘主要著重解決分類、聚類、相關、預測四類問題，即定量和定性。數(shù)據(jù) 挖掘?qū)Ｗ⒂趯ふ椅粗哪Ｊ胶鸵?guī)律。輸出模型或規(guī)則，并據(jù)此得到模型分數(shù)或標簽。模型得分例如損失概率值、總得分、相似度、預測值等。標簽有高、中、低價值用戶，虧損與不虧損，信用好與差。

綜合起來看數(shù)據(jù) -3/(狹義)和數(shù)據(jù) 挖掘的本質(zhì)是一樣的，關于商業(yè)的知識都是從數(shù)據(jù)中找到的。所以數(shù)據(jù) 分析(狹義)和數(shù)據(jù) 挖掘構成廣義數(shù)據(jù) 分析。這些內(nèi)容與-4分析不同。2.-4分析其實我們可以說數(shù)據(jù) 分析是數(shù)據(jù)的一種運算方法或算法。目標是根據(jù)先驗約束進行整理、篩選和處理數(shù)據(jù)，從而得到信息。

數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù) 挖掘用途不同，數(shù)據(jù)-3。要找出問題出在哪里，而數(shù)據(jù) Fa 挖掘的目標群體是不確定的，這就需要我們與數(shù)據(jù)內(nèi)部分析聯(lián)系起來，以便將業(yè)務、用戶和/結合起來。數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù) 挖掘思維方式不同?？偟膩碚f，數(shù)據(jù) 分析是基于客觀性。

分析框架(假設) 客觀題(數(shù)據(jù) 分析)結論(主觀判斷)和數(shù)據(jù) 挖掘大部分都是大而全的。數(shù)據(jù)分析之間的關系越清晰越依賴于業(yè)務知識，數(shù)據(jù) 挖掘更側(cè)重于技術的實現(xiàn)，對業(yè)務的要求略有降低，數(shù)據(jù) 挖掘往往需要更多數(shù)據(jù)數(shù)量，而數(shù)據(jù)數(shù)量越大，技術要求越高，需要更強的編程能力、數(shù)學能力和機器學習能力。