大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。
数据分析与数据挖掘的区别在于重点与目标不同。数据分析重点在于过程，强调数据分析师通过分析和推理，找出线索并得出结论。它通常应用于企业中的综合性问题，如预测未来发展方向、优化资源分配等。相比之下，数据挖掘更注重结果，尤其适用于解决特定问题。
数据分析与数据挖掘是两个紧密相关的概念，它们在大数据领域中发挥着重要作用。然而，这两个术语在应用和目的上存在差异，理解它们之间的区别有助于更有效地处理和分析数据。数据分析，即分析数据以提取有用信息并形成结论，旨在揭示数据背后隐藏的规律和趋势。
1、大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。
2、数据分析与数据挖掘的区别在于重点与目标不同。数据分析重点在于过程，强调数据分析师通过分析和推理，找出线索并得出结论。它通常应用于企业中的综合性问题，如预测未来发展方向、优化资源分配等。相比之下，数据挖掘更注重结果，尤其适用于解决特定问题。
3、数据分析与数据挖掘是两个紧密相关的概念，它们在大数据领域中发挥着重要作用。然而，这两个术语在应用和目的上存在差异，理解它们之间的区别有助于更有效地处理和分析数据。数据分析，即分析数据以提取有用信息并形成结论，旨在揭示数据背后隐藏的规律和趋势。
4、数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
5、模型构建与评估等多个环节，通过构建模型或规则，为预测和决策提供强有力的支持。总结而言，数据分析与数据挖掘虽然都基于数据，但侧重点不同。数据分析更侧重于业务假设验证与指标分析，而数据挖掘则侧重于发现未知知识与规律。它们相辅相成，共同推动数据科学的发展，为企业决策提供更科学、更精准的支持。
6、从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。从结果上来说，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。
在数据处理的流程中，数据分析和数据挖掘扮演着不同的角色。通常，数据分析是从零开始，首先需要收集数据，这包括从各种来源获取数据并进行初步整理。数据清洗是其中重要的一环，确保数据质量，去除重复、错误或不一致的信息。
在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同。“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”则更注重数据量的巨大所带来的更深层次的分析和模式识别。数据统计更偏向于简单的描述性分析，如均值、中位数、众数等基本统计指标的计算。
总结来说，大数据关注的是数据的整体趋势，数据分析是对数据进行有目的的分析以支持决策，而数据挖掘则是深入挖掘数据中的潜在规律和信息，以解决问题。三者共同构成了数据分析的完整链条，为决策提供有力支持。
大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。大数据主要关注大规模数据的处理和管理，数据分析则更注重从大量数据中获取有价值的洞见和信息，而数据挖掘则更强调通过特定的技术和方法从大量数据中发现有用的模式和关联。