数据分析和数据挖掘有区别吗？

数据分析的目的不同于数据挖掘的目的。数据分析有明确的分析群体，即在各个维度上分解、划分、组合群体来发现问题，而数据挖掘的目标群体是不确定的，这就要求我们更多的从数据的内在关系去分析，从而将业务、用户、数据结合起来进行更多的洞察和解读。

数据分析和数据挖掘的思维方式不同。一般来说，数据分析是基于客观数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但是你也要根据模型的输出给出你的判断标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要更多的思考，更多的使用结构化和MECE的思维方法，类似于程序中的假设。

分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)

而数据挖掘大多是大而全、多面而精的。数据越多，模型越精确，变量越多，数据之间的关系越清晰。

数据分析更依赖于业务知识，而数据挖掘更侧重于技术的实现，对业务的要求略有降低。数据挖掘往往需要更大的数据量，数据量越大，对技术的要求就越高。需要很强的编程能力，数学能力，机器学习能力。从结果来看，数据分析更侧重于结果的呈现，需要结合业务知识进行解读。数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型可以分析整个数据的规律，一次性实现对未来的预测，比如判断用户的特征，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析更深入。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

其实无论数据分析还是数据挖掘，能抓到老鼠的才是好猫。真的没必要纠结他们之前的分歧。你向领导汇报，第一部分是数据分析，第二部分是数据挖掘。他们只关注你分析的逻辑和你呈现的方式。