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1.数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。
2.数据分析
其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。
而两者的具体区别在于：
（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）
数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。
约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。
对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。
结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。
举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。
数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。
相信大家看了这篇文章以后不难看出——大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析是进行做出针对性的分析和诊断。大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。我们在做数据分析工作或者数据挖掘工作的时候都需要了解这些知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
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