数据挖掘和数据分析是两个相互关联的领域，它们都是从大量的数据中获取有价值的信息以支持决策。本文将详细探讨数据挖掘和数据分析的异同点。
一、定义
数据挖掘和数据分析的起源不同，数据挖掘是在计算机科学中发展出来的，主要用于解决计算机处理大量数据的问题，而数据分析则主要起源于商业领域。但二者的定义在实际应用中有时会出现重叠，其中数据挖掘可以被视为数据分析的一种。具体来看，数据挖掘是指在大量数据中，通过应用统计学、人工智能及机器学习等技术，发现隐藏在数据中的模式或规律，并基于此为决策提供支持的过程；而数据分析是指对海量数据进行分类、分析和研究，以寻找数据的价值和共性规律。
二、目的
数据挖掘和数据分析的目的不同。数据挖掘主要是为了发现潜在的模式、规律或趋势，以帮助企业定位市场或优化流程等；而数据分析则主要是为了探索数据背后的含义及其所反映的业务现象，以更好地指导业务流程。数据挖掘更偏重于预测性的分析，数据分析则更注重对数据特征及其含义的解释和理解。
三、应用范围
数据挖掘和数据分析在应用范围上也有所不同。数据挖掘更常见于市场营销、医疗、金融等领域，并且逐渐应用于互联网广告投放、个性化推荐等场景；而数据分析则更多地与企业管理、运营和决策相关，例如对销售数据的分析、产品研发过程的优化等。
四、数据类型
数据挖掘和数据分析处理的数据类型也不尽相同。数据挖掘可以处理结构化、半结构化和非结构化数据，涉及到高维数据的处理，需要通过聚类、分类、预测、关联规则挖掘等技术手段来提取知识；而数据分析主要处理结构化数据，例如数据库中的表格数据，需要通过SQL查询、数据可视化等技术手段来进行分析。
五、技术手段
数据挖掘和数据分析在技术手段上存在一些异同点。数据挖掘需要运用机器学习、深度学习、神经网络等技术，也需要结合统计学及数据可视化等方式来实现；而数据分析则更多地采用Excel、SPSS等分析软件，通过可视化图表、统计分析方法等手段来完成分析。
综上所述，数据挖掘和数据分析虽然都是从大量的数据中获取有价值的信息以支持决策，但二者在定义、目的、应用范围、数据类型、技术手段等方面存在许多差异。因此，在实际应用中，我们需要根据具体业务需求，选择最合适的方法来进行数据处理与分析。