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数据分析（狭义）
定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，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，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用；
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）。数据分析的目标明确，先做假设，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；
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；
结果：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，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出数据的价值与作用。
数据挖掘
定义：数据挖掘是指从大量的数据中，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；
作用：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），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息；
方法：主要采用决策树、神经网络、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘；
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。
综上，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质一样，都是从数据里面发现关于业务有价值的信息，从而帮助业务运营、改进产品以及企业更好决策。所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。
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