为什么把数据挖掘和数据分析放在一起说,是因为数据挖掘本身是一个数据应用化的过程,而应用化的过程某种意义上就是一个数据分析的过程,而这个数据分析可以是人为定义的、AI人工智能辅助的等等。
所以,我们可以暂且这样定数据挖掘和数据分析的关系:通过不断优化的数据分析方法,并利用数据挖掘才能够得出数据应用价值的**化的结果。
数据挖掘是数据价值结果导向的过程集合,而数据应用价值到底有多大?者就是通过数据分析来评估的,其来自于数据分析的过程以及得出的结论。
3、
数据挖掘并不局限。就狭义而言,它就是一个在海量数据中挖掘数据价值的过程;而就广义而言,只要是有数据来源的,并能够通过数据分析方法论得到一数据价值结果为导向的过程,都可以称作数据挖掘。
4、
产品运营经常会涉及到数据分析,从某种意义上而言,也是一个以数据价值为结果导向的过程:
数据来源:产品运营过程中的产生和收集的一系列数据,如图:
获取标签:通过基本信息和一系列行为数据获取分析得到关键标签,并定义标签的权重和指标,以对基本用户、商品、文章等等标的物进行画像;
本文来源:http://www.chinapex.com.cn/news/honors
资讯来源:http://www.chinapex.com.cn/news/company-news
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