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随着互联网的不断发展，数据分析技术应用范围也越来越广泛，对于企业来说，通过数据分析技术的应用能够指导和复盘各种运营活动，今天我们就通过案例分析来了解一下，数据分析与数据挖掘的作用都有哪些。
数据分析和数据挖掘两个概念经常被混淆或混为一谈。其实两者差别挺大的，今天我们来看看两者的区别，不要傻傻的分不清。
数据分析可分为广义数据分析和狭义数据分析。广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。我们通常所说的数据分析是指狭义的数据分析。
狭义的数据分析是指通过适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，选择有用的信息产生的结果，形成结论，对数据进行详细的研究和分析总结的过程。这个过程也是支持质量管理体系的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出决策，从而采取适当的行动。数据挖掘是指通过统计学、人工智能、机器学习等方法，从大量数据中发现未知和有价值的信息和常识的过程。
简而言之，数据分析的结论是人类智力活动的结果，而数据挖掘的结论是机器从学习集、训练集或样本集中发现的知识规则。
例如，通过统计购买某一产品的人大多来自北京，那么北京就是这一产品的主要消费者所居住的城市，它使用数据分析。如果你想从1万人中找到100个购买某个产品的概率很大的客户，你可以通过使用统计方法建立数学模型来找到这群人。看了上面的分析和例子，你现在知道两者的区别了吗?
但总的来说，狭义的数据分析本质上挖掘本质上是一样的，就是从数据中发现关于事务的常识和有价值的信息，然后协助事务运营，改进商品，协助企业做出非常好的决策。
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