數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù) 挖掘密切相關，但數(shù)據(jù) 挖掘傾向于關注更大的。數(shù)據(jù)分析的目的是對隱藏在大量看似混亂的信息進行濃縮、提煉和提取數(shù)據(jù)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并采取適當?shù)男袆?。?shù)據(jù)分析是整理收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，并使之成為信息的過程。

數(shù)據(jù)分析過程需要在產(chǎn)品的整個生命周期中正確使用，包括市場調(diào)研、售后服務和最終處置，以增強有效性。數(shù)據(jù) 挖掘有很多合法用途，比如在數(shù)據(jù)患者數(shù)據(jù)庫中找出一種藥物與其副作用之間的關系。這種關系可能不會在1000個人中出現(xiàn)，但這種方法可以用于制藥相關的項目中，以減少對藥物產(chǎn)生不良反應的患者數(shù)量，并可能挽救生命。有關數(shù)據(jù) Analysis和-2挖掘的更多信息，請咨詢CDA 數(shù)據(jù) analyst。

可能出現(xiàn)以下有利于企業(yè)的情況:1。及時分析故障、問題和缺陷的根本原因；2.為上千輛快遞車規(guī)劃實時交通路線，避免擁堵；3.以利潤最大化為目標，分析所有SKU，價格，清理庫存；4.根據(jù)客戶的購買習慣，推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息；5.從大量客戶中快速識別金牌客戶；6.使用點擊流分析和數(shù)據(jù) 挖掘避免欺詐。溫馨提示:以上內(nèi)容僅供參考。

1、數(shù)據(jù)存儲容量的增加促進了信息的積累，可以更好的提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。2.數(shù)據(jù)篩選范圍更廣，提供了更好的數(shù)據(jù)洞察力。3.數(shù)據(jù)量大增數(shù)據(jù) 挖掘，不確定概率增大。4.數(shù)據(jù)多樣性提供了更全面的參考。結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)藍圖增強。大數(shù)據(jù)可以最大化挖掘 數(shù)據(jù)的潛力，實現(xiàn)用戶利益的最大化?？梢暬梢允箶?shù)據(jù)看到他有什么企業(yè)，產(chǎn)生快速的洞察力并采取最佳的行動。

雖然數(shù)據(jù)帶來了很多價值，但事實表明數(shù)據(jù)的處理能力、復雜度和計算方法很多。比如數(shù)據(jù)的規(guī)模導致傳統(tǒng)算法失效，大數(shù)據(jù)complex數(shù)據(jù)的相關性導致計算復雜度高；交易、分析和行動之間的長時間延遲；復雜的查詢都是以小時計算的，有時候還得不到滿意的答案。傳統(tǒng)的并行計算正在向分布式方向發(fā)展，傳統(tǒng)的OldSQL已經(jīng)成為與NewSQL、NoSQL并行的多架構應用。

Da-2挖掘，大量數(shù)據(jù)背后隱藏的信息是為滿足某個行業(yè)的需要或企業(yè)通過計算機技術獲得的。就數(shù)據(jù) 企業(yè)目前的發(fā)展來看，都處于信息收集和簡要分析階段，很少有大規(guī)模的經(jīng)濟效應。從目前這個行業(yè)的發(fā)展前景來看，前途無量，經(jīng)濟效應可以說是幾何倍數(shù)增長。目前急需的是數(shù)據(jù)分析師或者模型架構師，去構建符合某個行業(yè)需求的數(shù)據(jù) 挖掘模塊，進行需求分析。

老公可以用銅當鏡子穿衣服；以史為鑒，可以知興亡；以人為鏡，有得有失。數(shù)據(jù) 挖掘相當于“找銅、煉銅、制鏡”。而數(shù)據(jù)分析就是“照鏡子”，然后我們要做的就是“打扮”。數(shù)據(jù) 挖掘，主要是通過收集現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，作為參考，這個工作看似繁瑣，但卻很重要，能收集到自己真正想要的數(shù)據(jù)，還是比較少見的。數(shù)據(jù)分析就是分析挖掘數(shù)據(jù)。當然，不同的目的分析的維度不同，所需的數(shù)據(jù)基礎也不同，一般以“穿衣得體”為目的。

pea DM可視化數(shù)據(jù) 挖掘platform insight企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)律性、充分性挖掘 數(shù)據(jù)潛在性價值90年代末發(fā)展起來的跨行業(yè)數(shù)據(jù)/123這是一種商業(yè)理解。在我看來，這種商業(yè)理解就是把商業(yè)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù) 挖掘問題。目前數(shù)據(jù) 挖掘的理論概念一般包括分類、聚類、回歸和關聯(lián)規(guī)則。

二、數(shù)據(jù)了解、數(shù)據(jù)描述我們的業(yè)務。這一步，一定要找出對應關系。什么數(shù)據(jù)可以用于我們面臨的業(yè)務問題？我們在做定量分析，但是沒有。知道數(shù)據(jù)與業(yè)務密切相關的地方，也能讓我們的分析事半功倍。第三，數(shù)據(jù)準備，其實-2挖掘大部分工作都在這一步，也經(jīng)常會走到這一步。

數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘technology價值的發(fā)布中。隨著IT技術的發(fā)展，給傳統(tǒng)行業(yè)帶來了持續(xù)的歷史性新機遇。云產(chǎn)業(yè)正逐漸成為未來企業(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)科技筆記”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。但是“大數(shù)據(jù)技術”還處于發(fā)展初期，很多問題還停留在理論層面，并沒有得到大規(guī)模的推廣應用。

不可否認的是，一旦Da 數(shù)據(jù)的應用被廣泛使用，將意味著Da 企業(yè)的業(yè)務結構將被徹底改變、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)標準，個人隱私是否能得到有效保障，一旦違反相關法律法規(guī)是否是堅實的后盾，對于產(chǎn)業(yè)鏈上游企業(yè)，也就是提供商，是否已經(jīng)明確了技術問題，人才問題，商業(yè)模式問題。