数据分析与挖掘（数据分析与挖掘是以什么为原始数据的）

简介：数据分析与挖掘是指利用现代科技手段，在大量数据中发现有用的信息和规律，以达到分析问题、预测趋势、优化决策等目的。本文将从什么是数据分析与挖掘、数据分析与挖掘的流程、数据分析与挖掘的应用等三个方面进行详细介绍。

一、什么是数据分析与挖掘？

数据分析与挖掘是指通过对数据的集合、处理、分析、建模等过程，提取并发现其中的规律、关系以及未知的有价值的信息的一类工具和方法。这个过程中有大量的模式识别、统计学习、机器学习、人工智能等技术方法的支持。

二、数据分析与挖掘的流程

1.确定业务需求：首先要确定需要解决的问题是什么，需要分析的数据集是哪些，从何处收集所需的数据。

2.数据收集：通过网站爬虫、采集调查问卷、传感器等方式收集数据。例如，网站访问数据可以通过谷歌分析，调查问卷可以使用问卷星等工具。

3.数据预处理：在收集到的数据中清洗掉重复数据、填补空缺，对异常值进行处理等。

4.建立模型：选择合适的数据挖掘算法，通过训练数据集建立模型，可以分为有监督学习和无监督学习，比如神经网络算法、关联规则算法和分类算法等。

5.模型评估：对所建立的模型进行精度和有效性的评估。

6.应用与优化：利用所建立的模型进行实际应用，这里需要对模型进行持续更新和优化。

三、数据分析与挖掘的应用

1.市场营销：利用各种数据分析方法分析消费者心理和消费偏好，从而精准制定营销策略。

2.风险控制：例如在信用卡行业中，数据分析可以提供风险预警服务，对恶意透支排名等进行监测，减少信用卡风险。

3.医疗健康：数据分析可以归纳出患者生存率与不同因素之间的关联，从而更准确地评估患者的病情和病情发展的可能性。

4.物联网：将大量传感器收集到的数据进行分析和挖掘，可对智能家居、智慧城市、无人驾驶等领域的数据进行准确的预测和决策分析。

结语：数据分析与挖掘是利用数据及其分析与挖掘方法，发现或探究数据的内部规律，为科学决策提供有力支持。未来随着数据分析技术的不断发展，它将越来越广泛地应用于各个行业和领域中。