问请问数据挖掘和数据分析有本质的区别吗？

在我看来，数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，从更广泛的数据中寻找未知的价值。数据分析是指从收集来的、已有的数据中发现规律，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据挖掘利用了人工智能（ai）和统计分析的进步所带来的好处。这两门学科都致力于模式发现和预测。 数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。 一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果，如神经元网络和决策树，在足够多的数据和计算能力下，他们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值的功能。 数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序，他把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。 数据挖掘（英语：data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：knowledge-discovery in databases，简称：kdd)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘和其他数据分析的区别 1.数据挖掘和统计的区别： 统计着重于验证和测试假设，也就是说在你开始分析前你知道模式或模型是什么 数据挖掘则着眼于生成假设以及在没有指导的情况下发现新模式。 这也就是目前国内很多公司都有自己的统计分析平台，比如关于erp、crm、和业务的统计分析平台，这些统计分析平台都和各自的固有业务紧密联系，园子里的绝大多数人都开发过统计分析系统，但是不能说这些统计分析是数据挖掘一样。2.数据挖掘和预测分析的区别： 预测分析使用预测技术驱动商业价值， 数据挖掘是预测分析核心，是其起点。IBM PASW Modeler 是预测分析工作的起点。 在实际工作中，只有进行了数据挖掘后才可能会进行预测分析，比如根据现有的数据通过数据挖掘算法找到数据的规律后，预测未来一段时间内的走向等等。 3.数据挖掘和商业智能的区别： 数据挖掘着眼于预测未来， 而商业智能着眼于统计分析和报告已有的数据，比如报表，OLAP 分析等。