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数据挖掘和数据分析的区别如下：
1.处理的数据量不同：数据分析处理的数据量可能不大;而数据挖掘处理的数据量极大，并且特别擅长处理大数据，尤其是几十万行、几百万行，甚至更多的数据。
2.处理数据的方式不同：数据分析往往是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合;而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程，比如关联规则和聚类分析。
3.处理数据的类型不同：数据分析往往处理数值型数据;而数据挖掘能够处理不同类型的数据，比如声音、文本等。
4.分析的侧重不同：数据分析主要侧重于通过观察数据来对历史数据进行统计学分析;而数据挖掘通过从数据中发现“知识规律”来对未来的某些可能性做出预测分析，其更注重分析数据间的内在联系。
5.职业方向不同：数据分析与数据挖掘的区别更多地体现在职业方向上。相对数据挖掘工程师，数据分析师与业务方的工作衔接更多，理解与梳理业务诉求、明确业务目的和指导模型搭建是数据分析师的主要工作;而模型搭建与参数调优则是数据挖掘工程师的工作。
数据挖掘和数据分析的联系如下：
1.都是以数据为中心，通过某种手段从数据中获取信息和知识。
2.数据挖掘和数据分析都是属于人工智能的一个分支，都是为了发现问题、解决问题而存在的。
在实际的工作中，数据分析和数据挖掘是密不可分的，通常会用到数据分析的方法和技巧来辅助进行数据挖掘的工作。
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2024-11-01
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