數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別是什么？1.數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指通過統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等方法，從大量數(shù)據(jù)中挖掘未知的、有價值的信息和知識的過程。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學習和統(tǒng)計學提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)，圖形、圖像、視頻、音頻等，)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類以上七種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。

1)數(shù)據(jù)挖掘可以做文本以下七種不同的事情(分析方法):數(shù)據(jù)挖掘、分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化。

圖形、圖像、視頻、音頻等。)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類以上七種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。在間接數(shù)據(jù)挖掘目標中沒有選擇特定的變量，而是用模型來描述；而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘進行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時代的大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱點。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)的工作。

不同的學者對數(shù)據(jù)挖掘有不同的理解，但個人認為，數(shù)據(jù)挖掘的特點主要包括以下四個方面:1。應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實踐的完美結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘來自于實際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用需求，挖掘出的數(shù)據(jù)來自于具體的應(yīng)用。同時，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識要應(yīng)用到實踐中，輔助實際決策。

數(shù)據(jù)挖掘也被翻譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(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，分析消費者的偏好和行為的方法。這是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量數(shù)據(jù)中自動尋找隱藏著特殊關(guān)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(wù)包括相關(guān)性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。

從數(shù)據(jù)挖掘項目實踐來看，對于挖掘興趣來說，溝通能力是最重要的。只有有了愛好，你才會愿意學習。只有具備良好的溝通能力，才能正確理解商業(yè)問題，正確將商業(yè)問題轉(zhuǎn)化為挖掘問題，并在相關(guān)專業(yè)人士中清晰地表達自己的意圖和想法，獲得他們的理解和支持。所以我覺得溝通能力和興趣愛好是個人數(shù)據(jù)挖掘的核心競爭力，比較難學；其他相關(guān)專業(yè)知識誰都可以學，這不是個人發(fā)展的核心競爭力。