数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘?

数据分析和数据挖掘都处理数据，但目的不同。数据分析是检查数据，找出问题或趋势，比如查看销售报表发现哪个产品卖得最好。数据挖掘是深入数据，找出隐藏的模式或规则，比如从用户行为中预测谁会购买。前者关注已知问题，后者探索未知规律。做好数据挖掘需要明确目标，收集足够数据，用工具清洗和筛选，再通过算法发现规律，最后验证结果是否可靠。

区别

数据分析：像侦探破案，用已有线索找答案。比如公司分析上个月数据，发现雨天时奶茶销量高，就准备更多雨天促销。结果直接用于决策，比如调整库存。数据量较小，问题明确，方法简单，用Excel或统计图表就能完成。重点在解释过去，帮助优化当前业务。

数据挖掘：像寻宝，在大量数据中找未知宝藏。比如电商平台挖掘用户浏览记录，发现经常买婴儿用品的人也会买尿不湿，就捆绑销售。需要海量数据，问题模糊，用复杂算法如机器学习。重点在预测未来，发现新机会，比如推荐系统或风险预警。