数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。
从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。从结果上来说，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。
就目前而言，我们总是能听到很多关于数据挖掘和数据分析的相关知识，但是有很多朋友对数据分析和数据挖掘的区别不是很理解。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据挖掘和数据分析的区别，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据挖掘和数据分析。
在单个计算机上进行的计算仍然需要使用一些数据挖掘技术，但区别在于，原有的数据挖掘技术可能难以直接嵌入到map-reduce框架中，某些算法需要进行调整。大数据和数据挖掘之间存在一定的相似性或关联性：数据挖掘的未来趋势不再是处理少量或随机抽样的精准数据，而是转向处理海量且多样化的数据。
