数据挖掘与决策分析（数据挖掘与决策分析课程认识与感悟）

本篇目录：

1、用数据挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?2、数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘?3、数据挖掘与数据分析的区别是什么?4、数据挖掘与预测分析术语总结

用数据挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?

1、数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

2、大数据技术可以帮助收集、存储和分析大量的数据，从而为决策提供更多的信息和见解。通过大数据分析，可以发现数据之间的联系和趋势，揭示出决策的规律和趋势。

3、作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

4、利用商业智能系统的数据仓库、数据挖掘和联机分析处理技术可以深度挖掘企业数据信息，主要体现在构建分析图表对管理人员决策的帮助。 减轻企业报表工作：很多传统报表需要更具业务需求不断开发设计。

数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘?

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

数据挖掘与数据分析的区别是什么?

1、主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。

2、（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

3、数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database ，KDD）。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。

数据挖掘与预测分析术语总结

1、预测分析（Predictive Analytics）： 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。

2、在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。

3、数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。数据监控 预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。

4、数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1关联分析 association analysis 关联规则挖掘由RakeshApwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。

5、还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

6、业务理解从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划。

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