本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘与数据分析成为了各行各业关注的焦点，许多人对于这两个概念的理解存在模糊，甚至混淆，本文将从数据挖掘与数据分析的主要区别入手，深入剖析两者的本质差异，以期为读者提供清晰的认识。
数据挖掘与数据分析的定义
1、数据挖掘
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数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有价值信息的过程，它通过运用数学、统计学、机器学习等方法，从数据中发现规律、趋势、关联和模式，为决策提供支持。
2、数据分析
数据分析（Data Analysis）是指对数据进行收集、整理、处理、分析和解释的过程，它旨在通过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的主要区别
1、目标不同
数据挖掘的目标是发现数据中的隐藏模式，为决策提供支持；而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。
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2、方法不同
数据挖掘采用的方法包括机器学习、模式识别、统计学等；数据分析则更多地依赖于统计学、数学、经济学等学科。
3、数据处理过程不同
数据挖掘通常涉及以下步骤：数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估、模型应用等；数据分析则包括数据收集、数据清洗、数据整理、数据分析、数据可视化等。
4、侧重点不同
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数据挖掘侧重于发现数据中的隐藏模式，如关联规则、分类、聚类等；数据分析则侧重于揭示数据背后的规律，如趋势分析、相关性分析、预测等。
5、应用领域不同
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、电信、电商等领域，如信用评估、疾病预测、客户细分等；数据分析则广泛应用于市场调研、业务分析、风险管理等领域，如市场趋势分析、销售预测、用户行为分析等。
数据挖掘与数据分析在目标、方法、数据处理过程、侧重点和应用领域等方面存在本质差异，了解这些差异有助于我们更好地运用这两种技术，为业务决策提供有力支持，在今后的学习和工作中，我们要明确两者的区别，充分发挥各自的优势，为我国大数据产业的发展贡献力量。
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