问：如何有效地进行数据挖掘和分析
- 答：数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的没哗东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理桥察陪、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，敏蠢挖掘数据的潜在价值。 - 答：建议你看看《谁说菜鸟不会数据分析》这本书。
问：请问数据挖掘与数据分析的区别(详细一些)，谢谢
- 答：数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的没哗东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理桥察陪、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，敏蠢挖掘数据的潜在价值。 - 答：从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一侍宽岩般应用于分类、聚类、推荐、关联巧冲规则等。老御 从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论
- 答：数据挖掘其好森实有很多种，
比如对现有的一堆数据中获枝腊取你所需猛袜滑要的数据可以是数据，
或者对未知的市场进行调研从而获取数据也是一种。。。。。
然后数据分析简单的说就是对这些挖掘来的数据通过统计学原理，
进行数学建模，等等的方法结合实际情况得到决策依据的过程，，，
简单的可以说数据挖掘是数据分析的前提 - 答：数据分析与数据挖掘的目的不一样，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、分侍滑、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。
数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。
分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确
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数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧仿培重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合老大腊什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
问：品牌营销中如何做好消费者洞ů
- 答：当今的中国消费者生活在一个大数据和全渠道的时代，每天都可以零距离接触和使用到全世界最好的消费产品，心智也愈发成熟。然而由此催生的高频变化和多样性的产品诉求正在加速零售业态的变迁及消费市场竞争的加剧。快消品行业发生了非常大的变化:新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在数字化时梁睁亏代新消费崛起的背景，以消费者为核心，大数据洞察为驱动布局增长策略成为刚需。
具体来说，粗放的数据洞察仍存在以下挑战：
01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。
02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。
03 市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。
基于实时大数据和机器学习算法进行精细化的数据运营，是真正“以消费者为核心”洞察的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客早卖体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的橡神消费市场。
