数据分析和数据挖掘的区别与联系?

数据分析和数据挖掘都是处理数据的技术，但侧重点不同。数据分析主要描述和解释已知数据，找出规律和问题；数据挖掘则从大量数据中发现隐藏模式和未知信息，预测未来趋势。两者都依赖数据，但数据分析更注重现状，数据挖掘更侧重深度探索。

区别

数据分析：通过统计方法整理现有数据，比如计算销售额平均值、绘制销售趋势图。它回答“发生了什么”，帮助理解业务现状。常用工具包括Excel、Tableau，处理结构化数据，结果直观易懂。数据量较小，分析速度快，适合日常决策。

数据挖掘：运用算法从海量数据中提取隐藏知识，比如发现购买关联规则、预测客户流失。它回答“为什么会发生”，需要复杂模型如决策树、聚类。处理非结构化数据，耗时较长，结果用于战略规划，如推荐系统优化。