簡單來說，數(shù)據(jù)挖掘是找出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析是處理數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)中心是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的集合，打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)倉庫模型的設(shè)計也是一脈相承的。我們之所以現(xiàn)在到處提倡數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和應(yīng)用，一是數(shù)據(jù)中心確實很突出，二是這種模式在阿里有巨大的應(yīng)用。數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略的幾個亮點？

1。幫助企業(yè)了解用戶。利用數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，企業(yè)可以將客戶、用戶和產(chǎn)品有機地連接起來，個性化用戶的產(chǎn)品偏好和客戶關(guān)系偏好，生產(chǎn)用戶驅(qū)動的產(chǎn)品，提供面向客戶的服務(wù)。2.幫助企業(yè)精準(zhǔn)定位資源。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以準(zhǔn)確定位自己需要的資源。在企業(yè)的運營過程中，企業(yè)可以收集和分析其所需的每種資源的模式、具體情況和儲量分布，形成基于企業(yè)的資源分布的可視化視圖，就像一張“電子地圖”，將原本只是虛擬的各種優(yōu)勢進行展示。

python python是什么？它是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝杂嬎銠C編程語言，由GuidovanRossum于1989年底發(fā)明，1991年首次公開發(fā)布。Python的源代碼也遵循GPL(GNUGeneralPublicLicense)協(xié)議。Python語法簡潔明了，類庫豐富強大。常被戲稱為glue language，可以輕松連接其他語言(尤其是C/C )制作的各種模塊。

1。Data挖掘Data挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法，挖掘走出未知和價值。Data 挖掘主要解決分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測四類問題，有定量也有定性。Data 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)此得到模型得分或標(biāo)簽，如損失概率值、總得分、相似度、預(yù)測值等。，以及高、中、低價值用戶、虧損與非虧損、信用好與差等標(biāo)簽。

綜合起來看，-0/(狹義)和data 挖掘的本質(zhì)是一樣的，都是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)知識(帶有價值)從而幫助商業(yè)運作，改進產(chǎn)品，幫助企業(yè)更好的決策，所以/1233。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù)分析不同。2.數(shù)據(jù)分析其實我們可以說數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的一種運算方法或算法。目標(biāo)是根據(jù)先驗約束對數(shù)據(jù)進行整理、過濾和處理，從而得到信息。

數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)崙?zhàn)價值分析(1)面對激烈的市場競爭，航空公司紛紛推出更加優(yōu)惠的營銷手段來吸引更多的客戶。國內(nèi)某航空公司面臨著旅客流失、競爭力下降、航空資源利用不足等經(jīng)營危機。案例目標(biāo):識別客戶價值，通過航空公司客戶數(shù)據(jù)識別不同的客戶價值。為了區(qū)分無價值客戶和高價值客戶，企業(yè)針對不同的價值客戶制定優(yōu)化的個性化服務(wù)方案，并制定相應(yīng)的營銷策略，將有限的營銷資源集中于高價值客戶，為不同的客戶提供個性化的客戶服務(wù)，實現(xiàn)企業(yè)的利潤最大化目標(biāo)。首先想到的是RFM模式。

data 價值體現(xiàn)在data挖掘technology價值的發(fā)布中。隨著IT技術(shù)的發(fā)展，給傳統(tǒng)行業(yè)帶來了持續(xù)的歷史性新機遇，獲得了前所未有的發(fā)展速度。比如云計算，為傳統(tǒng)中小企業(yè)節(jié)省了大量的資金和人力成本，促進了市場。云產(chǎn)業(yè)逐漸成為未來企業(yè)市場發(fā)展的主力軍。云產(chǎn)業(yè)背景下產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)技術(shù)筆記，也注定會對傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生大地震，給傳統(tǒng)行業(yè)帶來新的變革。而大數(shù)據(jù)技術(shù)，目前還處于發(fā)展初期，很多問題還停留在紙面上，沒有大規(guī)模推廣應(yīng)用。

不可否認(rèn)的是，一旦大數(shù)據(jù)的應(yīng)用得到廣泛應(yīng)用，將意味著企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的徹底變革、重組和優(yōu)化。對于行業(yè)來說，一個亟待解決的問題就是普及后是否有一套行之有效的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，個人隱私是否能得到有效保障，一旦違反相關(guān)法律法規(guī)是否是堅實的后盾。對于產(chǎn)業(yè)鏈的上游企業(yè)，也就是提供商，是否已經(jīng)明確了技術(shù)問題、人才問題、商業(yè)模式問題。

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密切相關(guān)，但數(shù)據(jù)挖掘傾向于關(guān)注更大的數(shù)據(jù)集，較少關(guān)注推理，并且經(jīng)常使用最初出于不同目的收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析的目的是對隱藏在大量看似混亂的數(shù)據(jù)中的信息進行濃縮、提取、提煉，從而找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實踐中，數(shù)據(jù)分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)男袆?。?shù)據(jù)分析是有目的地收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。

數(shù)據(jù)分析流程需要在整個產(chǎn)品生命周期內(nèi)正確使用，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的所有流程，以增強有效性。Data 挖掘有很多合法的用途，比如在患者的數(shù)據(jù)庫中找出一種藥物與其副作用之間的關(guān)系，這種關(guān)系可能不會在1000個人中出現(xiàn)，但這種方法可以用于制藥相關(guān)的項目中，以減少對藥物產(chǎn)生不良反應(yīng)的患者數(shù)量，并可能挽救生命。有關(guān)數(shù)據(jù)分析和data 挖掘的更多信息，請咨詢CDA 數(shù)據(jù)分析 division。