数据挖掘与数据分析有哪些区别?
数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。
1.数据挖掘的定义
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2.与数据分析的区别
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database ，KDD）。
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。
数据分析的未来前景相当广阔的，我们可以想象在数据分析的应用层面， 许多企业未来逐步逐步都要开始做数据分析
那么一个企业利用到了数据分析，提升了他的经营效益之后，它在市场上必然具备相当强的竞争力，那么在这个竞争力的压迫之下其他的企业就必须要跟上，他必须要采纳一些数据分析技术，来提升它的竞争力。
那么在这个环境下，当一个企业开始使用了数据分析的技术，雇佣了数据分析师之后，他的竞争对手也会跟上，这样的现象会蔓延到各行各业。我在北美看到大数据分析的发展已经经历了几十年了，从刚开始没有多少数据分析师到现在一师难求，整个工资水平已经涨到了将近20万美金到30万美金这样一个水平，这个发展历程也就是最近这几年非常非常的火爆。
那么我们国家的数据分析师的职位，目前在北上广深杭州，一些比较发达的城市已经开始了，那么根据我的预计，未来两三年之内，这种风会蔓延到二线城市，也就是说在其他城市，很多企业都会跟上，都会需要雇佣数据分析师，我们国家主要是中小企业多，全国有六千万家各式各样的企业，每个企业都要雇佣数据分析师的情况下，我们对数据分析师的需求可能要上亿个人才，那么这个市场在未来，是非常非常广阔。
在未来的行业里，不光人工智能需要数据分析，各行各业都需要数据分析，数据分析的核心就是分析思维，有这样一个分析思维，各行各业就都能融会贯通。
1、计算机编程能力的要求
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。
而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢?举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系;第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
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