本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘和数据分析已成为各行各业的重要工具，两者紧密相连，却又存在一定的区别，本文旨在分析数据挖掘与数据分析的区别与联系，以期为广大读者提供有益的参考。
数据挖掘与数据分析的区别
1、目标不同
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数据挖掘的目标是从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，而数据分析的目标则是通过对数据的分析，揭示数据背后的规律，为业务优化提供依据。
2、方法不同
数据挖掘采用的方法主要包括机器学习、关联规则挖掘、聚类分析等，这些方法旨在从数据中发现潜在的规律和模式，数据分析则侧重于统计、描述性分析、可视化等，通过分析数据特征，挖掘数据价值。
3、数据量不同
数据挖掘通常涉及海量数据，而数据分析所处理的数据量相对较小，在数据挖掘过程中，需要处理的数据往往具有复杂性、多样性和不确定性。
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4、时间跨度不同
数据挖掘注重挖掘历史数据中的规律，为未来的决策提供支持，数据分析则更关注当前数据，通过对数据的分析，发现问题、解决问题。
数据挖掘与数据分析的联系
1、相互依赖
数据挖掘与数据分析相互依赖，共同构成大数据分析的两个重要环节，数据挖掘为数据分析提供数据基础，而数据分析则进一步挖掘数据价值。
2、相互促进
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数据挖掘与数据分析相互促进，推动业务发展，数据挖掘通过挖掘数据规律，为数据分析提供方向；数据分析则通过揭示数据价值，促进数据挖掘技术的改进。
3、互补性
数据挖掘与数据分析具有互补性，数据挖掘侧重于挖掘数据中的潜在规律，而数据分析则侧重于揭示数据背后的业务问题，两者结合，可以更全面地了解业务，为决策提供有力支持。
数据挖掘与数据分析在目标、方法、数据量和时间跨度等方面存在一定区别，但两者紧密相连，相互依赖、相互促进，在新时代背景下，深入了解数据挖掘与数据分析的区别与联系，有助于我们更好地应对大数据时代的挑战，推动业务发展。
标签： #数据挖掘和数据分析的区别与联系
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