數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘是兩個(gè)密切相關(guān)但略有不同的領(lǐng)域。它們都涉及到從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，但它們的方法和關(guān)注點(diǎn)有所不同。

數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）通常指的是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)分析的目的是幫助決策者理解數(shù)據(jù)背后的含義，以便更好地制定策略和做出決策。數(shù)據(jù)分析的方法包括描述性統(tǒng)計(jì)、推斷性統(tǒng)計(jì)、回歸分析、時(shí)間序列分析等。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是一種更高級(jí)的分析方法，它涉及到從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別出隱藏的模式、關(guān)聯(lián)和異常值。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，這些知識(shí)可能對(duì)業(yè)務(wù)決策有重要影響。數(shù)據(jù)挖掘的方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)建模等。

數(shù)據(jù)分析側(cè)重于理解和解釋數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重于從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，兩者往往相互結(jié)合，共同完成數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)。