数据分析和数据挖掘的区别是什么？

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。

就目前而言，大数据、数据分析、物联网、人工智能的不断发展使得各行各业积累了很多的原始数据，尤其是在这个互联网时代中，数据不断的扩大。对于数据的正误以及是够有价值都是比较重要的，于是就有了数据分析这个行业，但是数据行业的新人对于数据分析和数据挖掘不是很清楚多了，那么现在就给大家讲讲数据分析和数据挖掘的区别是什么。
从广义来讲，数据分析就是数据分析和数据挖掘，但是从狭义来讲，数据分析和数据挖掘不是种事物。现在我们就具体的讲讲数据分析和数据挖掘。专业的说法，数据分析是指依据分析目的，用恰当的统计分析办法及东西，对收集来的数据进行处理与分析，获取有价值的信息，发挥数据的效果。那么什么是数据的分析效果呢？数据分析效果首先实现三大效果：现状分析、因素分析、猜测分析、定量。数据分析的方针清晰，先做假定，然后经过数据分析来验证假定是不是准确，然后得到相应的定论。
现在就讲讲数据挖掘。简单来说数据挖掘是指从很多的数据中，经过统计学、人工智能、机器学习等办法，发掘出不明且有价值的信息和常识的进程。挖掘效果就是数据发掘首要偏重处理四类疑问，这四类疑问就是分类、聚类、相关和猜测，数据发掘的重点在寻找不知道的形式与规律。试想一下，数据挖掘工作如果做的不好，挖掘的数据都不是很好的数据，那么分析出的结果也并不是准确的，这不但浪费了时间，而且后续的工作完全没了意义。数据挖掘就是挖出好的数据从而为数据分析做好一个铺垫。使得数据分析工作做得更好。
总的来说，数据分析与数据发掘的本质都是相同的，都是从数据里面发现关于事务的常识有价值的信息，然后协助事务运营、改善商品以及协助企业做非常好的决策。由此可见，数据分析工作的好坏取决于数据挖掘工作的好坏，大家在进行数据分析工作之前一定要好好的注意好数据挖掘工作，只有注意到了数据挖掘工作，才能够得出一些不错的数据，从而为数据分析工作做好铺垫，最后分析出一个准确的数据。