觀點一，如上圖所示，數據是信息的載體，信息是數據的本質

觀點二，任何對于數據的分析和挖掘的做法，實質上都是對于信息的加工和轉換。

觀點三，在將信息記錄成數據的過程中，可能產生信息的損失。

觀點四，在數據的傳輸過程中可能產生數據的損失，同時也就是信息的損失。

觀點五，在從數據還原成信息的過程中很可能產生理解的偏差，造成信息的損失。

如上圖所示，數據分析挖掘的過程也就是從信息A到信息B*的過程；

信息A記錄成數據A，數據A經過傳輸變成數據A*，可能不再等于數據A；

數據A*經過清洗過程變成信息A*，信息A*與信息A的差異也就是數據清洗要解決的問題。數據清洗應該盡量保證它們一致。

信息A*經歷轉換（可能是匯總、分類、聚類、機器學習等）變成信息B；

信息B被記錄成數據B；

數據B經過傳輸給到數據消費方，變成數據B*，同樣有可能與數據B不同。

數據B*被數據消費方理解為信息B*，這與原信息B之間有可能存在不同或者誤解。

這就是從宏觀上看的一個流程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析、数据挖掘的本质的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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