data 挖掘又譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。它是通過(guò)數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場(chǎng)，分析消費(fèi)者的偏好和行為的方法。這是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。Data 挖掘一般是指自動(dòng)搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過(guò)程。主要有三個(gè)步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。data 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、獨(dú)特群分析和演化分析。

它是一門利用數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題的學(xué)科。通常是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的探索、處理、分析或建模來(lái)實(shí)現(xiàn)的。我們可以看到，數(shù)據(jù)挖掘具有以下特點(diǎn):它是建立在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的:并不意味著不能在少量數(shù)據(jù)挖掘上進(jìn)行。其實(shí)data 挖掘的大部分算法都是可以在少量數(shù)據(jù)上運(yùn)行并得到結(jié)果的。但是，一方面，少量的數(shù)據(jù)可以通過(guò)人工分析完全概括，另一方面，少量的數(shù)據(jù)往往不能反映現(xiàn)實(shí)世界中的普遍特征。

data 挖掘是指借助統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，從大量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生未知的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。挖掘，哪個(gè)更喜歡建模型。數(shù)據(jù)分析是對(duì)數(shù)據(jù)的一種運(yùn)算方法或算法。更偏向于統(tǒng)計(jì)分析，繪圖，多做報(bào)告，做一些演示。兩者的區(qū)別如下:1。從數(shù)據(jù)量來(lái)看，數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量可能不大，而挖掘的數(shù)據(jù)量卻是極大的。2.約束:數(shù)據(jù)分析基于一個(gè)假設(shè)，需要自己建立方程或模型來(lái)匹配假設(shè)，而data 挖掘不需要假設(shè)，方程可以自動(dòng)建立。

4.結(jié)果:數(shù)據(jù)分析說(shuō)明結(jié)果，呈現(xiàn)有效信息。data 挖掘的結(jié)果不好解釋。評(píng)估信息，重點(diǎn)預(yù)測(cè)未來(lái)，提出決策建議。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA數(shù)據(jù)師的相關(guān)課程，課程內(nèi)容要兼顧解決數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程問(wèn)題的橫向能力和解決數(shù)據(jù)挖掘算法問(wèn)題的縱向能力的培養(yǎng)。

主要區(qū)別:1?！皵?shù)據(jù)分析”側(cè)重于觀察數(shù)據(jù)，而“Data 挖掘”側(cè)重于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)KDD(Knowledge discover database)。2.“數(shù)據(jù)分析”的結(jié)論是人類智能活動(dòng)的結(jié)果，而“Data 挖掘”的結(jié)論是機(jī)器從學(xué)習(xí)集(或訓(xùn)練集、樣本集)中發(fā)現(xiàn)的知識(shí)規(guī)則。3.“數(shù)據(jù)分析”結(jié)論的應(yīng)用是人的智力活動(dòng)，而“Data 挖掘”發(fā)現(xiàn)的知識(shí)規(guī)律可以直接應(yīng)用于預(yù)測(cè)。

例如，傳統(tǒng)控制論建模的本質(zhì)是描述輸入變量和輸出變量之間的函數(shù)關(guān)系?！癉ata 挖掘”可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)建立輸入和輸出的函數(shù)關(guān)系，根據(jù)KDD得到的“規(guī)則”，給定一組輸入?yún)?shù)，就可以得到一組輸出。如果想進(jìn)一步了解data 挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別，可以咨詢CDA認(rèn)證中心，CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國(guó)際數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專家學(xué)者和知名企業(yè)共同制定，并每年修訂更新，保證了標(biāo)準(zhǔn)的公開性、權(quán)威性和前沿性。