数据挖掘和数据分析有什么区别？

数据挖掘和数据分析是数据科学领域的两个相关概念，它们之间有一定的区别：

目的

数据分析主要关注对已有数据进行描述性和推断性分析，以了解数据的基本特征、分布和关系，为决策提供依据。数据挖掘则关注从大量数据中自动提取有价值的信息、模式和知识，以发现潜在的规律和趋势。

方法

数据分析通常使用统计学、可视化等方法对数据进行处理和解释。数据挖掘则采用更复杂的算法和技术，如机器学习、聚类、分类、关联规则挖掘等，以发现数据中的隐含模式。

数据规模

数据分析通常处理的数据规模较小，可以通过人工直接分析。数据挖掘则面向大规模、高维度、复杂的数据，需要借助计算机和算法进行自动分析。

应用领域

数据分析广泛应用于市场调查、财务分析、社会调查等领域，关注数据的描述和解释。数据挖掘在各行业的应用更为广泛，如推荐系统、欺诈检测、客户细分、预测分析等。