数据挖掘： 数据挖掘是数据科学的一部分，其核心是利用各种算法从大规模的数据集中搜索有价值的信息。这些信息通常是之前不为人知或被忽视的，但却能为决策提供关键的见解。
数据分析： 数据分析是一种更为常规的处理和解读数据的方法。它倾向于用来处理、清洗、解释、可视化数据，使之变得有意义，并为进一步的决策提供依据。
数据挖掘： 目标是从数据中发现新的、之前未知的信息。这些信息可能是模式、关联关系、趋势等。
数据分析： 重点是确认、验证和解释已知或可见的现象和趋势。
数据挖掘： 使用的是高级算法和技术，如神经网络、决策树、聚类分析等；常见工具有Weka、RapidMiner、Orange等。
数据分析： 通常使用统计学方法、描述性分析、推断性分析等。常用的工具有Excel、Tableau、SPSS、Python的Pandas库等。
数据挖掘： 被广泛应用于电商商品推荐、银行信贷评分、健康诊断等领域。
数据分析： 用于市场调查、客户满意度评估、销售预测、财务报表分析等。
数据挖掘： 输出的往往是一种预测模型，关联规则或分类模型，这些输出能够为决策者提供深入的见解。
数据分析： 结果往往是一份报告、图表或者是一系列的数据可视化，提供对数据的直观解读。
数据挖掘： 深入了解算法、编程、统计学和数据工程。
数据分析： 强大的统计学基础，对业务流程的理解，以及使用相关工具的能力。
数据挖掘的进阶应用
在现代企业中，数据挖掘已经成为核心竞争力之一。例如，在金融领域，数据挖掘可以帮助银行预测哪些客户最可能违约或者哪些交易最可能是欺诈。在电商行业，数据挖掘技术使得公司能够根据用户的浏览和购买历史为其推荐最可能购买的产品。此外，在医疗健康、交通物流、能源等多个领域，数据挖掘的应用也在不断拓展，帮助企业和组织实现更高的效率和更好的决策。
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