随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘对于数据产品经理来说愈发重要。本文将为大家介绍数据分析和数据挖掘的基本概念及常用方法,帮助数据产品经理更好地从数据中提取有价值的信息。

自2014年以来，"大数据"连续六年进入国务院政府工作报告,彰显出国家对于大数据战略的重视。作为如今互联网+过程中最火热的关键词之一,大数据越来越火,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值发掘利用相关的技术和知识越来越引起政府、企业和求职者的重视。

一、基本概念

（1）数据分析

数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。

（2）数据挖掘

数据挖掘是指从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、有价值的信息和知识的过程。

（3）统计分析方法

数据分析时需要选择合适的统计分析方法进行数据的分析,常用统计分析方法有集中趋势、离散程度、相关强度、参数估计、假设检验等,通过常用统计分析方法能够描述数据的特征。

（4）数据挖掘方法

数据挖掘时需要运用数据挖掘方法来从数据中挖掘价值,常用数据挖掘的方法有分类、回归、关联、聚类等,这些方法能够从不同的角度对数据进行挖掘。

二、统计分析方法

统计分析方法,按不同的分类标准可划分为不同的类别,而常用的分类标准是功能标准,依此标准进行划分,统计分析可分为描述统计和推断统计。

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