在大数据时代，数据挖掘和数据分析是两个非常常见的概念。尽管这两者都涉及处理和分析数据，但它们之间有不同的方法和目的。本文将介绍数据挖掘和数据分析的主要区别。
1. 定义和目标
数据挖掘是指通过挖掘数据，发现其中的模式和关系，这些模式和关系可能难以使用传统的方法或手法来发现。数据挖掘的目标是发现隐藏在数据中的信息，数据挖掘技术英语怎么说，识别有意义的关系，从而获得新的知识和见解。
2. 经验和技能
数据分析需要广泛的技能和经验，因为它通常是从多个数据集中获取信息，并使用它们来识别模式或预测趋势的过程。数据分析师需要了解一些基础知识，如统计学和数学分析，能够使用 Excel、MATLAB、SQL、R、Python等可视化工具。
3. 关注对象
英语Data Mining怎么翻译，英语Data Mining翻译为：数据挖掘。
数据挖掘主要关注的是模式、关联、聚类等概念和关系的寻找，数据分析主要关注的是数据的这些概率和分布、总和和平均值等基本特征。
Data Mining 数据挖掘 ; 资料探勘 ; 资料采矿 ; 数据挖掘技术 big data 大数据 ; 巨量资料 ; 海量资料 ; 海量数据 data structure 数据结构 ; 资料结构 ; 电子科技大学 ; 数据构造 相关例句：1.These disappointing fig。
4. 目的
数据挖掘可以帮助企业组织和分析大量数据，从而发现未知的业务趋势和关系，为企业创造新的机遇和利润。而数据分析则主要用于提供决策支持和解释数据，以推动各种业务流程和运营活动。
data-mining bias(数据挖掘偏差)：对相同的数据采用不同的模式或者交易规则进行研究，试图发现某种预测模型。（1）Data Mining 数据探索，是属于CFA词汇的一个，掌握好CFA词汇可以让您在CFA的学习中如鱼得水，这个词的翻译及。
文章作者：马亮
