数据分析挖掘的一般流程 meta分析与数据挖掘区别？

meta分析与数据挖掘区别？

数据挖掘:Data mining，也译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库中知识发现的一步(KDD)。一般来说，数据挖掘是指在大量数据中自动搜索隐藏的具有特殊关系的信息(属于关联规则学习)的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。

例如:爬虫软件就是简单的数据挖掘。

数据分析:数据分析是指运用适当的统计分析方法，对大量收集的数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。这个过程也是质量管理体系的支持过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。

数据分析的数学基础建立于20世纪初，但直到计算机的出现，实际操作才成为可能，数据分析才得以普及。数据分析是数学和计算机科学相结合的产物。

比如马云通过对大量数据的分析，了解杭州的女性。...

数据挖掘的主要任务有哪些？

Fin

数据分析，数据挖掘，程序开发三者联系与区别

如果落款

比如:盖房子。

程序开发就是盖房子，这是数据分析和数据挖掘的前提，但是你可以直接获取另一个房子的数据，其实需要有人先搭好架子。

数据分析就是根据电压使用情况、用水量、进出大门的情况来分析判断房子里住了多少人。

数据挖掘就是根据数据分析的报告，发现数据底层的一些问题。比如这个家庭只有三口人，但是每个月要用100吨水。是水管有问题还是桌子有问题？

用比较通俗的表达，但主要是让老铁们理解。

分析数据，挖掘数据，开发程序就是区别。

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