数据挖掘与数据分析区别在于目标和方法。数据挖掘侧重于发现数据中的模式和规律，而数据分析则更注重对现有数据的解释和预测。五大核心区别包括：1. 目标不同；2. 处理数据规模不同；3. 技术方法不同；4. 分析深度不同；5. 应用场景不同。
本文目录导读：
定义及目标
1、数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是指从大量、复杂、多源的数据中，通过算法和统计方法发现有价值的信息、模式、规则或知识的过程，其目标是为了解决实际问题，提高决策效率，发现潜在的商业机会。
2、数据分析（Data Analysis）：数据分析是指运用统计、数学、逻辑等方法对数据进行整理、分析、解释和呈现，以揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供依据，其目标是为了更好地理解数据，发现数据中的规律，为决策提供支持。
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处理的数据类型
1、数据挖掘：处理的数据类型较为复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如数据库、文本、图像、音频、视频等。
2、数据分析：处理的数据类型相对单一，主要是结构化数据，如数据库、表格等。
方法与技术
1、数据挖掘：采用的方法和技术包括机器学习、统计分析、模式识别、聚类、分类、关联规则挖掘等。
2、数据分析：采用的方法和技术包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等。
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应用领域
1、数据挖掘：应用领域广泛，如金融、电信、医疗、电商、物联网、生物信息等。
2、数据分析：应用领域相对集中，如市场调研、客户关系管理、供应链管理、人力资源管理、质量管理等。
流程与步骤
1、数据挖掘：流程较为复杂，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估、模型优化等步骤。
2、数据分析：流程相对简单，包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化、模型构建、模型验证等步骤。
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数据挖掘与数据分析在定义、目标、处理数据类型、方法与技术、应用领域以及流程与步骤等方面存在明显的区别，数据挖掘更侧重于从海量数据中发现有价值的信息，而数据分析更侧重于对已知数据的理解和解释，在实际应用中，两者往往是相辅相成的，共同为企业和组织提供决策支持。
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