数据分析，数据挖掘，数据研究的区别

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离开学校到公司，一路追随大数据的，也近2年了。2年来追数据，从最底层机器，网络，软件等安装管理，到数据挖掘、研究，一路走来。
数据分析到底要干什么？其实在在数据分析之前还有很多路，比如机器-网络--》数据库--》ETL-->数据仓库--》数据提取--》数据分析、挖掘、研究--》解决业务问题。
数据分析更偏描述统计、趋势、交叉分析之类的，包括预测等等。数据挖掘包括文本、网页、链接，是为了从数据中找到问题的解决。数据研究更多是更深层次的数据分析和挖掘。

现在在职读经济学，用经济学的一个简单东西来比方数据分析、挖掘、研究之前的差异。
数据分析就是我们那solow增长模型直接用数据套进去，然后得到全要素贡献率。
数据挖掘就是我们那solow增长模型考虑一下，资本要分真实资本和金融资本，然后要考虑到真实资本折旧等问题然后进行建立模型，验证的过程。
数据研究就是我们那solow增长模型考虑一下，不仅资本要分真实资本和金融资本，而且考虑到制度对其影响，制度怎么衡量，我们需要借助IV进行，那产权保护、市场成熟度、还是宏观调控做为IV，这个就是数据研究。

但无论是数据分析，还是数据挖掘、研究没有坚实的统计基础，可以做的就是overkill analytics.  也许有人问，为什么是统计，而不是数学，真正实战的时候，样本抽取等等都是要考虑，一步不周后续就问题多多。再说真的想打好统计基础，没有坚实的数学也是枉然。

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关键词：数据分析 数据研究 数据挖掘 solow增长模型 Analytics 挖掘 数据分析专题 数据处理 数据分析软件 数据分析报告 面板数据分析 excel数据分析 数据分析方法 项目数据分析

分门别类？都是搞数据的，分得太细

版主的比喻恰当！

楼主什么公司啊，好像现在搞大数据的不太多。。。

实践中，针对某个object，数据挖掘可以从深度和广度两个维度对其进行分析，而在分析的每个节点处，都需要做数据分析工作。数据挖掘更侧重于对某个实际的问题给出解决问题的algorithm和solution，而数据分析是实现这一算法的实践操作。其实，在整个分析过程中，无一不都是在对数据的做研究。

通才专才，感觉是这样