很多小伙伴对于数据分析与数据挖掘的差别都存在有疑问，数据分析与数据挖掘有哪些差别呐？两者一样吗？下面就来为小伙伴们解惑来啦！

1、什么是数据分析？

数据分析的目的：目的较为明确，主要是以分析目的为主，通过适当的统计分析方法对数据进行处理与分析，提取有价值的信息。

数据分析的重点：观察数据，主要用于现状分析、原因分析等，先做出假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。

数据分析的主要方法：对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等。

2、什么是数据挖掘？

数据挖掘主要目的：是指从大量的数据中，通过机器学习、深度学习等方法，挖掘数据潜在规律与价值，极大化数据资产的效益。

数据挖掘的重点：是挖掘规则。

主要方法：决策树、神经网络、逻辑回归、随机森林、支持向量机、关联规则、机器学习、深度学习等。

3、数据分析与数据挖掘差别在哪？

数据分析对于相关业务的要求较高，数据挖掘对于专业技能要求较高。广义的数据分析其实是包含数据挖掘相关内容的，在实际工作中，对于数据分析师的要求数据分析与数据挖掘的区别，是包含数据挖掘相关算法的。

下面我们来看看不同企业对于数据分析和数据挖掘的定义吧！

对于数据分析师的要求：

对于数据分析师总结以下三点：

数据分析师专业要求：统计学、数学、计算机

数据分析师软件要求：PYTHON R SQL

数据分析师算法要求：数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐算法、人工智能、数学建模、统计建模

对数据挖掘的要求：

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！