数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。它能帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略和行动。

数据挖掘是一决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可帮助决策者调整市场策略，减少风险，做H{正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。

数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息；都需要懂统计学知识，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

两者有很多相似之处，联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如Python、R语言等，而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。但是两者的侧重点和实现手法有区别，不同之处表现在：

数据挖掘一般要通过算法编程来实现，需要掌握算法设计和编程语言，重在算法；而数据分析更多的是借助分析T具进行，也可通过编程实现，如Python数据分析。

数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业专业知识。

数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；而数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的结合。

按统计学划分，数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。描述性数据分析是初级数据分析，通常采用对比分析法、平均分析法、交叉分析法。探索性数据分析侧重在数据之中发现新的特征，是为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。验证性数据分析侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析的应用非常广泛，典型的数据分析一般包括以下三步：

数据获得后，并不是意向的那么工整，可能杂乱无章，看不出规律，通过清洗、转换、计算某些特征值生成不同形式的图表等手段探索隐含在数据中的规律性。

在探索性数据分析的基础上根据数据进行数学建模，设计编写算法，然后通过进一步的分析从中选出适合的模型。

通常使用数理统计方法对所建模型或估计的可靠程度和精确程度做出推断。

大数据分析与挖掘的主要目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中起来，进行萃取、提炼，以找出潜在有用的信息和所研究对象的内在规律的过程。主要由可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎以及数据质量管理组成。

可视化分析主要是借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。可视化分析主要应用于海量数据关联分析，由于所涉及的信息比较分散、数据结构有可能不统一，借助功能强大的可视化数据分析平台，可辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表，使之简单明了、清晰直观，更易于被人们接受。

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建该模型，算法将首先分析用户提供的数据，针对特定类型的模式和趋势进行查找，并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数，将这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等，从而对未来或其他不确定的事件进行预测。

从纷繁的数据中挖掘出其特点，可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案，从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，运用这些指标来洞察预测将来事件，并做出相应的措施。

语义引擎是把已有的数据加上语义，可以把它想象成在现有结构化或者非结构化的数据库上的一个语义叠加层。它是语义技术最直接的应用，可以将人们从烦锁的搜索条目中解放出来，让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息，提高用户的互联网体验。

数据质量管理是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使数据质量获得进一步提高。