本文目录导读：
在信息化时代，数据已成为企业、政府和各类组织决策的重要依据，随着大数据技术的不断发展，数据挖掘和数据分析成为热门领域，很多人对这两个概念的理解存在模糊，甚至将其混淆，本文将深入剖析数据挖掘与数据分析的主要区别，以帮助读者更好地理解这两个领域。
定义及核心目标
1、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量、复杂、不完整的数据中，通过算法和统计方法，提取有价值的信息、知识或模式的过程，其核心目标是发现数据中的隐藏规律，为决策提供支持。
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2、数据分析
数据分析（Data Analysis）是指运用统计学、数学、逻辑学等方法，对数据进行处理、整理、解释和预测的过程，其核心目标是揭示数据背后的规律，为业务决策提供依据。
区别
1、方法论
数据挖掘侧重于算法和统计方法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，数据分析则侧重于统计学、数学、逻辑学等理论，如回归分析、方差分析、假设检验等。
2、数据类型
数据挖掘适用于结构化、半结构化和非结构化数据，数据分析则更适用于结构化数据。
3、目标
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数据挖掘旨在发现数据中的隐藏规律，为决策提供支持，数据分析则侧重于揭示数据背后的规律，为业务决策提供依据。
4、价值
数据挖掘更注重挖掘数据中的潜在价值，如预测市场趋势、发现客户需求等，数据分析更注重对现有数据的解释和预测。
5、应用场景
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、电信、电商等领域，如风险评估、客户关系管理、推荐系统等，数据分析则广泛应用于市场调研、企业运营、风险评估、风险管理等领域。
关系
数据挖掘与数据分析并非完全独立，它们之间存在密切的联系。
1、数据挖掘是数据分析的基础
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在进行数据分析之前，需要通过数据挖掘技术从大量数据中提取有价值的信息，为数据分析提供基础。
2、数据分析是数据挖掘的延伸
在数据挖掘的基础上，通过数据分析进一步揭示数据背后的规律，为决策提供支持。
数据挖掘与数据分析是两个密切相关但有所区别的领域，了解它们之间的区别有助于我们更好地把握这两个领域的发展趋势，为企业、政府和各类组织提供有力的数据支持，在未来的发展中，数据挖掘与数据分析将相互融合，为人类创造更多价值。
标签： #数据挖掘和数据分析的主要区别是什么?
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