數(shù)據(jù)分析和data 挖掘有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)分析方法有什么區(qū)別挖掘也譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。data 挖掘的任務(wù)包括相關(guān)性分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、異常分析、獨(dú)特群分析和演化分析，企業(yè)如何有效分析數(shù)據(jù)挖掘和？經(jīng)常有人提到數(shù)據(jù)分析，那么如何分析數(shù)據(jù)呢。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲(chǔ)和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù)問(wèn)題挖掘因此近年來(lái)受到越來(lái)越多的關(guān)注。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在data 挖掘中得到應(yīng)用。

其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡(jiǎn)單，易于操作。粗糙集處理的對(duì)象是類(lèi)似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來(lái)尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個(gè)種子，逐個(gè)與反例集進(jìn)行比較。

經(jīng)常有人提到數(shù)據(jù)分析，那么如何分析數(shù)據(jù)呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可能就是做一些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可視化，文字結(jié)論等等。但相比較而言，數(shù)據(jù)挖掘比較低調(diào)，也就是說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ρ芯空叩囊蟾?。?shù)據(jù)分析人員需要了解核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具(如R/SAS/SQL或內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺(tái))對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，為相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)提供基于數(shù)據(jù)的解決方案。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)中心，也是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)上的一個(gè)傳承。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(shí)很突出，二是這種模式在阿里有很大的應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略的幾個(gè)亮點(diǎn)？