前方注意：数据分析可不是数据挖掘
说到数据分析或者数据挖掘，很多人都会认为是一样的，特别是对于外行人来说，只要是和数据有关系的，可以得到数据价值的，应该都会被认为是数据分析，但是企业想要更加深层次的发现数据的价值，还要注重数据的挖掘，下面我们就从几个方面说说数据分析和数据挖掘的有什么区别。
第一、从定义上看
数据分析有广义上和狭义上的概念，从广义上来看的话，数据分析确实是包括
数据挖掘的，从狭义上看的话，数据分析就是对存在的数据信息进行收集、处理，分析以及建模的过程，这个过程中可能会使用到一些数据分析的工具或者方法，收集有用的数据信息，将数据的作用发挥到最大。
数据挖掘主要是注重发现那些还没有被发现，可能更有价值的数据信息。从深度上来看的话，
数据挖掘相对于数据分析的深度更深。
第二、从数据侧重来看
数据分析主要是对相关性的分析，目的是为了建立起数据预测模型，更好的将数据的目标明确，然后通过数据分析得出相关的关联性分析，这样我们就可以得到正确的结论。
数据挖掘则不仅仅是对相关性的分析，还包括一些我们还没有发现的数据模型或者数据之间的规律的分析，在数据分析和
数据挖掘的实际使用过程中，经常会发现一些未知的，看似毫无关联的事物，但是有很强的相关性。这都会要通过深层次的挖掘才能发现的。
第三、从使用方法上看
数据分析的过程采用的方法一般是比较常用的数据分析方法，针对的数据面比较广，一般对比分析、回归分析等方法使用的比较多，
数据挖掘的过程中，使用的方法则比较精，
决策树，聚类分析，以及
机器学习等不同的方法都要被使用在
数据挖掘的过程中。
第四、从结果来看
数据分析一般得到的结果适合业务流程相统一，
数据分析也主要是针对在业务流程过程汇总一些计量的统计，得到可能存在的不一样的统计结果，从而进行分析，数据主要是为业务服务的。
数据挖掘则是针对特定的一个分析指标，
数据挖掘的结果就是要输出一个模型，针对性更强。
