本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘与数据分析成为当今社会热门的领域，两者在处理数据方面具有紧密的联系，但它们之间仍存在着本质的差异，本文将从多个角度探讨数据挖掘与数据分析的主要区别。
定义与目标
1、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量、复杂、多变的数据中，提取出有价值的信息和知识的过程，其目标是发现数据背后的规律，为决策提供支持，数据挖掘侧重于发现数据中的潜在关联和模式。
2、数据分析
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数据分析（Data Analysis）是指运用统计学、数学、计算机科学等方法，对数据进行处理、分析和解释，以揭示数据背后的规律和趋势，其目标是通过数据揭示问题、发现问题，为决策提供依据。
技术与方法
1、数据挖掘
数据挖掘技术主要包括：关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等，数据挖掘方法侧重于从大量数据中发现潜在的模式和关联。
2、数据分析
数据分析方法主要包括：描述性统计分析、推断性统计分析、相关性分析、回归分析等，数据分析方法侧重于对数据进行处理、分析和解释，以揭示数据背后的规律和趋势。
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应用场景
1、数据挖掘
数据挖掘广泛应用于金融、电信、医疗、电商、社交网络等领域，通过数据挖掘分析客户消费行为，为企业提供精准营销策略；通过数据挖掘分析医疗数据，为医生提供诊断依据。
2、数据分析
数据分析广泛应用于市场调研、政策制定、企业运营、科学研究等领域，通过数据分析评估市场趋势，为企业制定发展战略；通过数据分析评估政策效果，为政府提供决策依据。
数据质量与预处理
1、数据挖掘
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数据挖掘对数据质量的要求较高，因为挖掘过程中可能会受到噪声、缺失值、异常值等因素的影响，在数据挖掘过程中，需要预处理数据，提高数据质量。
2、数据分析
数据分析对数据质量的要求相对较低，但数据预处理仍然是数据分析的重要环节，数据预处理包括数据清洗、数据整合、数据转换等，以提高数据质量。
数据挖掘与数据分析在定义、目标、技术与方法、应用场景、数据质量与预处理等方面存在本质差异，数据挖掘侧重于发现数据中的潜在模式和关联，而数据分析侧重于对数据进行处理、分析和解释，在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的技术和方法，以提高数据分析和挖掘的效率和质量。
标签： #数据挖掘与数据分析的主要区别是什么
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