数据挖掘：指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析：可分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析适当的数据清理和安排对于挖掘数据至关重要。数据挖掘可以使用许多技术，包括机器学习，数据库管理，统计分析等。数据挖掘技术：预测：预测是挖掘数据最常用的
?▂? 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称为KDD),也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。换言之，就是从存区别：1、“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集【或训练集、样本集】发现的知识规则；2、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，
˙０˙ 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确。主要区别：“数据数据分析数据分析是指采⽤适当的统计分析⽅法对收集到的数据进⾏分析、概括，和总结，对数据进⾏恰当地描述，提取出有⽤的信息的过程。数据挖掘数据挖掘(Data Mining，DM)是
●ω● 数据分析和数据挖掘的最大区别在于，数据分析，是以输入的数据为基础，通过先验的约束，对数据进行处理，但是不以结论何如为调整。例如你需要图像识别，这个属于数据什么是数据挖掘？这点我要结合数据分析和数据科学来谈谈~ 数据分析：主要是用统计学的知识，对现有的数据进行分析，包括常见的描述性数据分析，探索性数据分析。
