数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么?
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数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么?

发布时间:2022-11-09      游览量:2299

数据分析范围更大,它泛指一整个过程,数据挖掘和数据统计是进行数据分析的类型之一,OLAP是一种技术,它可以应用于数据分析的各个方法中。下面我们来逐一了解这几个概念。

 

1、数据分析


数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。


数据分析通过包括列表法和作图法两种,类型主要包括描述性分析(报表报告、可视化大屏)、诊断性分析(自助探索、交互仪表盘)以及指示性数据分析(数据挖掘等);


目前常见的数据分析工具有Excel,在商业智能领域Cognos、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Smartbi等。


Smartbi对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。


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2、数据挖掘


数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 


数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。


Smartbi拥有专业的数据挖掘功能通过深度数据建模、一站式的流程式建模体验、借助50+种算法组件为企业提供预测能力。

3、数据统计


数据统计也是一种数据分析方法,它是指分析人员要了解数据所表示的业务,根据数据的分布特征来发现数据的规律。例如,分类统计、占比统计、趋势统计、对比分析、回归分析等。数据统计需要使用科学的数据分析统计学方法和合适的数据分析工具。


4、OLAP


联机分析处理OLAP是一种软件技术,它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的。我们也可以把它理解为数据分析的一种技术。


OLAP主要特点,是直接仿照用户的多角度思考模式,预先为用户组建多维的数据模型,在这里,维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析,时间周期是一个维度,产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。


一旦多维数据模型建立完成,用户可以快速地从各个分析角度获取数据,也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析,具有极大的分析灵活性。


目前很多BI产品都通过OLAP的技术,帮助用户实现多角度的灵活分析。比如Smartbi的透视分析用于自动统计OLAP分析。采用“类Excel数据透视表”的设计,无需建立模型,就能通过钻取等多种多维操作探索数据。 



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