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定义差异
数据挖掘（Data Mining）和数据分析（Data Analysis）是两个在数据分析领域中紧密相连，但又有明显区别的概念，数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现隐藏的、有价值的模式和知识的过程，而数据分析则是运用统计、数学等方法，对数据进行处理、分析和解释，从而得出有意义的结论。
目的差异
数据挖掘的目的是为了发现数据中的规律和模式，挖掘潜在的价值，在商业、医疗、金融等领域，数据挖掘可以帮助企业或机构更好地了解市场、客户、竞争对手等信息，从而制定相应的策略，而数据分析则更注重对现有数据的处理和分析，以揭示数据背后的真相，为决策提供依据。
方法差异
数据挖掘采用的方法主要包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等，这些方法侧重于从大量数据中发现潜在的规律，而数据分析的方法则包括统计分析、时间序列分析、回归分析等，更注重对数据的描述、解释和预测。
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数据类型差异
数据挖掘通常针对大规模、非结构化或半结构化的数据，互联网日志、社交媒体数据、医疗影像等，而数据分析则更适用于结构化数据，如企业数据库、气象数据等。
结果差异
数据挖掘的结果是发现数据中的规律和模式，这些规律和模式可能对决策具有重要意义，而数据分析的结果是对数据的描述、解释和预测，为决策提供依据。
应用场景差异
数据挖掘在商业智能、医疗诊断、金融市场分析等领域有广泛的应用，而数据分析在市场调研、产品研发、质量控制等方面有广泛的应用。
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技术要求差异
数据挖掘对算法和模型的要求较高，需要具备一定的数学和统计学知识，而数据分析则对编程技能和数据处理能力要求较高。
数据挖掘与数据分析是两个密切相关但又有区别的概念，数据挖掘侧重于发现数据中的规律和模式，挖掘潜在的价值；而数据分析则更注重对现有数据的处理和分析，为决策提供依据，在实际应用中，两者可以相互补充，共同推动数据分析技术的发展。
标签： #数据挖掘和数据分析的主要区别是什么?
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