前言

数据挖掘与数据分析之间有着密切的联系，二者互为补充，相辅相成。

数据挖掘

定义

智库百科从技术与商业两个角度对数据挖掘进行了定义。

1、技术角度

数据挖掘是从海量数据中发现潜在的、有价值信息的过程。这一过程依赖于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库技术以及可视化技术，通过使用人工神经网络、遗传算法、K-近邻算法、决策树等工具，来揭示数据间的内在联系。数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则分析等，其最终目标是为企业决策提供依据。

2、商业角度

数据挖掘是一种新兴的商业信息处理技术，主要通过对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模，从中提炼出对企业决策具有重要参考价值的信息。

甲骨文公司的定义

甲骨文公司将数据挖掘描述为一种自动搜索大量数据以发现模式和趋势的技术。这种方法利用复杂的数学算法对数据进行分段处理，并评估未来事件发生的概率。

数据分析

定义

数据分析则是指运用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行研究，从中提取有用信息并形成结论的过程。

主要方法

数据分析中常用的统计方法包括：

1、描述性统计分析

这种分析方法包括对样本的基本资料进行描述，如计算平均数、极差、方差和标准差等指标，以此来了解数据的集中趋势和离散程度。

2、探索性分析

探索性分析是一种系统性地分析数据的方法，主要用于展示数据变量的分布情况，并通过绘制散点图、散列矩阵图等图形来分析变量之间的相关性。相关性分析是最常用的探索性分析手段之一，旨在确定变量之间是否存在正相关、负相关或无相关的关系。

此外，在实际操作过程中，还会用到对比分析（例如环比、同比等）、分组分析（将数据对象按照特定属性划分为不同类别）以及回归分析（适用于长期趋势分析，如通过历史销售数据建立模型预测未来的销售情况）等方法。

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