数据分析和数据挖掘哪个好?

数据分析和数据挖掘各有优势，选择哪个更好取决于具体需求。数据分析侧重于解释已知数据，帮助理解现状和趋势；数据挖掘则专注于发现未知模式和规律，预测未来走向。如果业务需要快速洞察现有信息，数据分析更实用；如果希望挖掘深层价值，数据挖掘更合适。两者结合使用效果最佳。

对比

数据分析：通过整理和描述数据，揭示业务现状。比如分析销售报表，找出销量下降的原因，或者对比不同季度的收入变化。常用工具包括Excel和Tableau，操作简单直观，适合日常报表和监控。数据量通常在百万级别以内，处理速度快，结果容易理解，适合需要快速决策的场景。

数据挖掘：利用算法从海量数据中提取隐藏信息。比如通过用户行为数据预测购买意向，或者发现社交网络中的潜在群体。常用工具包括Python和R语言，需要较强的编程和统计学基础。数据量可达千万级以上，处理周期长，但能发现意想不到的关联，适合长期战略规划。