meta分析與數據挖掘區別？

數據挖掘:Datamining，也譯為數據挖掘和數據挖掘。這是數據庫中知識發現的一步(KDD)。一般來說，數據挖掘是指在大量數據中自動搜索隱藏的具有特殊關系的信息(屬于關聯規則學習)的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，通過統計學、聯機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗規則)、模式識別等多種方法來實現上述目標。

例如:爬蟲軟件就是簡單的數據挖掘。

數據分析:數據分析是指運用適當的統計分析方法，對大量收集的數據進行分析，提取有用信息并形成結論，對數據進行詳細研究和總結的過程。這個過程也是質量管理體系的支持過程。在實踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當的行動。

數據分析的數學基礎建立于20世紀初，但直到計算機的出現，實際操作才成為可能，數據分析才得以普及。數據分析是數學和計算機科學相結合的產物。

比如馬云通過對大量數據的分析，了解杭州的女性。...

數據挖掘的主要任務有哪些？

Fin

數據分析，數據挖掘，程序開發三者聯系與區別

如果落款

比如:蓋房子。

程序開發就是蓋房子，這是數據分析和數據挖掘的前提，但是你可以直接獲取另一個房子的數據，其實需要有人先搭好架子。

數據分析就是根據電壓使用情況、用水量、進出大門的情況來分析判斷房子里住了多少人。

數據挖掘就是根據數據分析的報告，發現數據底層的一些問題。比如這個家庭只有三口人，但是每個月要用100噸水。是水管有問題還是桌子有問題？

用比較通俗的表達，但主要是讓老鐵們理解。

分析數據，挖掘數據，開發程序就是區別。