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　　大數據是互聯網上海量的數據挖掘，而數據挖掘更多的是針對企業內部的小數據挖掘，數據分析是進行有針對性的分析和診斷，大數據需要分析的是趨勢和發展趨勢，數據挖掘主要是發現問題和診斷。



　　數據挖掘流程包含哪些步驟



　　一、數據的產生



　　很多時候我們會發現在瀏覽網站或者app時總會給我們推薦一些與我們相關的信息，這其實就是根據我們的互聯網行為來進行預測的，前端獲取到用戶的行為數據，傳輸到后端，然后存儲到服務器上，具體行為如下：



　　瀏覽網頁時或者app時，你的點擊和停留行為都會被服務器所記錄，終存儲到數據庫上



　　瀏覽購物app時，你的訂單，添加購物車，收藏，關注等行為



　　瀏覽快手，抖音等洗腦app時，你的關注，停留，評論，點贊，轉發等行為都會被記錄在服務器上



　　二、數據預處理



　　預處理就是提前處理一下，當把數據從源中讀取出來之后，我們可能會發現有些數據不符合我們的要求，比如有缺失值或者異常值(年齡為0)，我們的處理可能是刪除，也可能是填充，我們把這些臟數據整理成干凈的數據。除此之外，我們可能還需要進行數據的變換，把原始數據轉化成符合模型要求的數據。



　　三、數據建模



　　數據清洗完了之后，進行可視化展示，然后我們使用一條線去擬合這些點，這條線就是一個函數，有了這個函數我們就可以進行預測，這個函數就是一個模型，這就是數據建模的過程。



　　四、數據分析VS數據挖掘



　　數據分析更多采用統計學的知識，對源數據進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值信息來評估和修正現狀。數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。



　　從側重點上來說，相比較而言，數據分析更多依賴于業務知識，數據挖掘更多側重于技術的實現，對于業務的要求稍微有所降低。



　　從數據量上來說，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對于技術的要求也就越高。



　　從技術上來說，數據挖掘對于技術的要求更高，需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。



　　從結果上來說，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對于未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什么樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。



　　數據分析和數據挖掘有什么區別.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。如果我們想從數據(即認知)中提取某些規律，我們往往需要將數據分析與數據挖掘相結合使用。