大数据分析与大数据挖掘的区别

大数据分析可以分为广义的大数据分析和狭义的大数据分析，广义的大数据分析就包括狭义的大数据分析和大数据挖掘，我们常说的大数据分析就是指狭义的大数据分析。

大数据分析(狭义)：

(1)定义：简单来说，大数据分析就是对大数据进行分析。专业的说法，大数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的大数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥大数据的作用。

(2)作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析(定量)。大数据分析的目标明确，先做假设，然后通过大数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。

(3)方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法;

(4)结果：大数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，如总和、平均值等，这些指标大数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出大数据的价值与作用;

大数据挖掘：

(1)定义：大数据挖掘是指从大量的大数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出**的、且有价值的信息和知识的过程。

(2)作用：大数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测(定量、定性)，大数据挖掘的重点在寻找**的模式与规律;如我们常说的大数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先**的，但又是非常有价值的信息;

(3)方法：主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘;

(4)结果：输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等;

综合起来，大数据分析(狭义)与大数据挖掘的本质都是一样的，都是从大数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以大数据分析(狭义)与大数据挖掘构成广义的大数据分析。

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