大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？
对于很多人来讲 ， 这几个概念经常分不清 ， 我当初入门的时候也一样 ， 只不过那时候没有大数据的概念 ， 作为一个数据分析从业者 ， 其实并不需要关注这些名字直接的本质区别 ， 只要明白一件事 ， 数据最终是为了决策服务 。鉴于大家对此还是有些好奇 ， 这里我大概说说我的理解 ， 希望和各位有所交流 ， 不足之处还望大家指正 。先看看数据分析与数据挖掘的区别：首先要搞懂 ， 什么是数据 ， 什么是信息 ， 这两者本质的区别就是数据是存在的 ， 不用人脑 ， 而信息是需要人脑进行处理 ， 上面意思呢？比如你装修完了房子 ， 打算开始买家具 ， 那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度 ， 这些都是可以主观的看到的 ， 客观存在的 ， 这就是数据 ， 而信息则不同 ， 例如你要去买沙发 ， 你会说 ， 我们放5米的沙发刚好 ， 4米的有些短 ， 看着不大气 ， 6米的太大了 ， 看着不美观 ， 那这种就属于信息 ， 是需要人们经过大脑去判断的 ， 属于主观 ， 判断的依据就是数据（客观存在） 。
其次 ， 数据分析是对客观存在的已知的数据 ， 通过各类维度的分析 ， 得出一个结论 ， 例如我们发现用户注册量下降：可以从:区域上看 ， 某区域的注册量下降了x%渠道方面 ， 搜索引擎带来的注册了下降了X%年龄来看 ， 20岁~30岁的注册量下降了X%等等 ， 这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断 。数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系 ， 从而获得一些非显型的结论 ， 这是我们从数据分析中无法得到了 ， 例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似 ， 等等 ， 重在从各个维度去发现数据之间的内在联系因此两者的目的不一样 ， 数据分析是有明确的分析群体 ， 就是对群体进行各个维度的拆、分、组合 ， 来找到问题的所在 ， 而数据发挖掘的目标群体是不确定的 ， 需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析 ， 从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读 。
举个例子来理解一下：比如一个分析师一直单身 ， 想去找一个女朋友 ， 他可以很迅速的知道这个女孩的身高、收入、学历等 ， 但无法从这些数据中获知这个女孩是不是适合自己、她的性格如何 ， 这时我们就需要从一些日常行为的数据进行推断 ， 一种是主观的推断 ， 我觉得、我估计、我认为 ， 不可能在一起另一种是客观 主观的推断 ， 比如整合微博数据（可以知道微博的内容、发送行为、关注的领域等） ， 和自己的行为进行数据挖掘 ， 来看看数据内在的匹配度有多高 ， 这时候 ， 你会说 ， 我们在一起的概率有90% ， 从而建立信心 ， 开始行动.....当然统计学上讲 ， 100%的概率都未必发生 ， 0%的概率都未必不发生 ， 这只是小概率事件 ， 不要让这个成为你脱单的绊脚石 。
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