数据分析和数据挖掘两个概念经常被混淆或混为一谈。其实两者差别挺大的，今天我们来看看两者的区别，不要傻傻的分不清。
数据分析可分为广义数据分析和狭义数据分析。广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。我们通常所说的数据分析是指狭义的数据分析。
狭义的数据分析是指通过适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，选择有用的信息产生的结果，形成结论，对数据进行详细的研究和分析总结的过程。这个过程也是支持质量管理体系的过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出决策，从而采取适当的行动。数据挖掘是指通过统计学、人工智能、机器学习等方法，从大量数据中发现未知和有价值的信息和常识的过程。
简而言之，数据分析的结论是人类智力活动的结果，而数据挖掘的结论是机器从学习集、训练集或样本集中发现的知识规则。
例如，通过统计购买某一产品的人大多来自北京，那么北京就是这一产品的主要消费者所居住的城市，它使用数据分析。如果你想从1万人中找到100个购买某个产品的概率很大的客户，你可以通过使用统计方法建立数学模型来找到这群人。看了上面的分析和例子，你现在知道两者的区别了吗？
但总的来说，狭义的数据分析本质上挖掘本质上是一样的，就是从数据中发现关于事务的常识和有价值的信息，然后协助事务运营，改进商品，协助企业做出非常好的决策。
像思迈特软件Smartbi这样的数据分析工具有数据挖掘的功能。比如思迈特软件Smartbi通过深度数据建模和挖掘，为企业的业务发展提供一定预测能力，支持多种高效实用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、预测和关联等五种成熟的机器学习算法。这些模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、简单贝叶斯、支持向量机、线性回归、K平均值、DBSCAN、高斯混合模型等。
Smartbi数据挖掘平台不仅提供基本算法和数据建模功能，还提供必要的数据预处理功能，比如字段分割、行过滤和映射、列选择、随机抽样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、删除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等等。
此外，KNIME也是一个很好的数据分析工具，它的信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户使用界面，帮助用户可以快速地连接节点进行数据处理。KNIME还通过模块化的数据流线概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，引起了商业智能和财务数据分析的关注。
对从事数据分析的行业从业者来说，学习和理解各种类型的数据分析和挖掘工具是非常必要的。对数据分析和数据挖掘感兴趣的朋友可以试试这两个数据分析工具，亲身感受两者的区别，选择合适的数据分析工具。
