数据挖掘和数据分析有什么区别？

数据挖掘是指通过统计学、人工智能、机器学习等方法，从大量数据中挖掘未知的、有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要解决分类、聚类、关联、预测四类问题，有定量的，也有定性的。数据挖掘的重点是发现未知的模式和规律。输出模型或规则，并据此得到模型分数或标签。模型得分例如损失概率值、总得分、相似度、预测值等。标签有高、中、低价值用户，亏损与不亏损，信用好与差。本文主要运用决策树、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。综合起来看，数据分析(狭义)和数据挖掘的本质是一样的，都是从数据中发现商业知识(有价值的信息)，从而帮助企业运营，改进产品，帮助企业更好的决策。因此，数据分析(狭义)和数据挖掘构成了广义的数据分析。这些内容与数据分析不同。

2.数据分析

事实上，我们可以说数据分析是对数据的一种操作方法或算法。目标是根据先验约束对数据进行整理、过滤和处理，从而得到信息。数据挖掘是在数据分析之后对信息进行的有价值的分析。而数据分析和数据挖掘甚至是递归的。即数据分析的结果是信息，作为数据来挖掘。而数据挖掘，利用数据分析的手段，周而复始。因此，数据分析和数据挖掘之间的区别是显而易见的。

而两者的具体区别在于:

(其实数据分析的范围很广，包括数据挖掘，这里的区别主要是指统计分析。)

数据量:数据分析的数据量可能不大，而数据挖掘的数据量极大。

约束:数据分析从一个假设出发，需要建立一个方程或模型来匹配假设，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

对象:数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘可以采用不同类型的数据，如语音、文本等。

结果:数据分析解释结果并呈现有效信息，而数据挖掘的结果不容易解释。我们评估信息的价值，专注于预测未来，提出决策建议。

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。如果要从数据中提取一定的规律(即认知)，往往需要结合数据分析和数据挖掘。

比如你拿50块钱去菜市场买菜。你想把肉和蔬菜与各种各样的鸡、鸭、鱼、猪肉和各种蔬菜混合在一起。你一个一个的问价格，不断的做统计分析，心里就有了一套信息。这是数据分析。当你做出选择时，你需要评估这些信息的价值。根据自己的喜好，营养价值，科学搭配，用餐时间计划，最划算的组合等。，你需要分析这些信息的价值，最终确定一个购买计划。这就是数据挖掘。

数据分析和数据挖掘的结合才能最终落地，才能充分发挥数据的有用性。