今天要我给你看看数据分析和数据挖掘的关系吗？ 本篇内容来源于书籍《数据分析与挖掘算法》，文末免费送几本。
有了数据分析的基础后，就更容易涉足数据挖掘了吗？ 学习路径方面需要注意什么？
数据分析是指用适当的统计方法分析收集到的海量数据，提取有用的信息，得出结论后，对数据进行详细研究和总结的过程。
也有人将数据分析分为说明性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。
其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，验证性数据分析侧重于对现有假设的实证或证实。
数据挖掘一般是指通过适当的算法从海量数据中提取有价值(未知、有序)的信息的复杂过程。
许多人将数据挖掘视为另一个常用术语“知识文库(KDD )”的同义词，有些人将数据挖掘视为KDD过程的基本步骤。
KDD直译为“基于数据库的知识发现”(简称“知识发现”)。 从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解的模式的过程。 KDD流程如下图所示。
数据挖掘是深层次的数据分析，数据分析是浅层次的数据挖掘数据挖掘侧重于探索性数据分析。 因为数据挖掘的重点是从数据中发现知识规则。
它们的具体区别如下：
（1）数据分析处理的数据量可能很少； 数据挖掘处理的数据量非常大，特别擅长处理几十万行、几百万行甚至更大的大数据。
（2）数据分析往往需要从一个假设出发，自行建立方程或模型与假设相匹配； 数据挖掘不需要假设，可以自动建立关联规则和聚类分析等方程。
（3）数据分析多处理数值型数据； 数据挖掘可以处理多种类型的数据，包括语音和文本。
（4）数据分析主要侧重于观察数据对历史数据进行统计学分析； 数据挖掘注重通过从数据中发现“知识规律”来预测分析未来的可能性，分析数据之间的内在联系。
（5）数据分析与数据挖掘的差异体现在更多的职业方向。 相对于数据挖掘工程师，数据分析师与业务端的工作联系较多，理解和整理业务诉求、明确业务目的和指导模型构建是数据分析师的主要工作——模型构建和参数调整是数据挖掘工程师的工作。
其实，在很多情况下，数据分析与数据挖掘是“同源同根”的，即数据分析和数据挖掘没有明确的边界。
想要从数据中提取一定的规律(即认知)，往往需要将数据分析和数据挖掘结合起来。 在计算机上，所有数据都以0和1的形式存储，因此在这个级别上，数据分析的范畴很大。
上述差异(5)中提到的两者的不同分工在大公司也可以比较明确地划分出来，如果是中小公司)5)中提到的工作都是一个人进行的。
因此，学习数据挖掘还是需要相关的数据分析基础。
那么，怎样可以高效快速地掌握数据分析和数据挖掘呢？
大家在检索学习方法时，
肯定会发现要学习的东西很多，不仅要掌握分析工具、分析语言，还要学习统计学、机器学习算法等等。虽然这些确实是需要掌握的内容，但也都只是实现某种业务目的的工具。想要真正做好数据分析和数据挖掘，使其真正赋能实际业务，具备良好的数据思维才是关键。
《数据分析与挖掘算法：Python实战》一书便深刻阐述了数据思维的重要性，并将数据思维上升到哲学高度。
此外，本书也对从数据处理到数据分析进行了全流程说明，对经典的数据挖掘算法从理论到Python实践逐步深入讲解，使读者不仅知其然知其所以然，也使读者可以联系生活中的例子进行实操。
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