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随着大数据时代的到来，数据挖掘和数据分析成为当今信息技术领域的研究热点，两者在技术手段、应用领域、目标等方面都存在一定的联系，但也有着本质的区别，本文将从以下几个方面阐述数据挖掘与数据分析的主要区别。
定义及目的
1、数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中，通过算法和统计方法，发现隐含的、未知的、有价值的信息和知识的过程，其目的是帮助用户从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。
2、数据分析
数据分析（Data Analysis）是指运用统计学、数学等方法，对数据进行分析、解释和建模，以揭示数据背后的规律和趋势，其目的是通过对数据的深入挖掘，为业务决策提供依据。
技术手段
1、数据挖掘
数据挖掘采用的技术手段包括：关联规则挖掘、聚类分析、分类、预测、异常检测等，这些技术手段可以帮助用户从数据中发现有价值的信息。
2、数据分析
数据分析采用的技术手段包括：描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析、因子分析等，这些技术手段可以帮助用户对数据进行深入分析，揭示数据背后的规律。
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应用领域
1、数据挖掘
数据挖掘在以下领域具有广泛应用：
（1）商业智能：通过分析销售数据，为企业提供精准的市场预测和客户分析。
（2）金融风控：通过分析客户交易数据，识别欺诈行为，降低金融风险。
（3）医疗健康：通过分析医疗数据，为医生提供诊断依据，提高医疗水平。
（4）智能推荐：通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的推荐服务。
2、数据分析
数据分析在以下领域具有广泛应用：
（1）市场调研：通过分析市场数据，了解市场趋势，为企业提供决策支持。
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（2）政策制定：通过分析政策数据，为政府制定合理的政策提供依据。
（3）科学研究：通过分析实验数据，揭示科学规律，推动科学技术进步。
（4）生产管理：通过分析生产数据，提高生产效率，降低生产成本。
目标
1、数据挖掘
数据挖掘的目标是发现数据中的隐含规律，为决策提供支持。
2、数据分析
数据分析的目标是揭示数据背后的规律，为业务决策提供依据。
数据挖掘与数据分析在技术手段、应用领域、目标等方面存在一定的差异，数据挖掘更侧重于发现数据中的隐含规律，为决策提供支持；而数据分析更侧重于揭示数据背后的规律，为业务决策提供依据，在实际应用中，两者可以相互补充，共同推动大数据技术的发展。
标签： #数据挖掘和数据分析的主要区别是什么?
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