其次，数据分析是对客观存在的已知的数据，通过各类维度的分析，得出一个结论，例如我们发现用户注册量下降：可以从:区域上看，某区域的注册量下降了x%渠道方面，搜索引擎带来的注册了下降了X%年龄来看，20岁~30岁的注册量下降了X%等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断 。数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读 。
举个例子来理解一下：比如一个分析师一直单身，想去找一个女朋友，他可以很迅速的知道这个女孩的身高、收入、学历等，但无法从这些数据中获知这个女孩是不是适合自己、她的性格如何，这时我们就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，我觉得、我估计、我认为，不可能在一起另一种是客观 主观的推断，比如整合微博数据（可以知道微博的内容、发送行为、关注的领域等），和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多高，这时候，你会说，我们在一起的概率有90%，从而建立信心，开始行动.....当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石 。
最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准 。我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else分析框架（假设） 客观问题（数据分析）=结论（主观判断）而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理 。
以上就是我认为的三个区别，其实不论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的就是好猫，真的没必要纠结他们之前的区别，难道你给领导汇报时，第一部分是数据分析得出，第二部分是数据挖掘得出？他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式 。下来说说我理解的大数据，常常有人问我，感觉现在的大数据分析培训和讲解，都是把之前的各类数据分析资料，前面加了了“大”，然后变成了大数据分析培训....,其实想一想这位兄弟说的真TM对 。
大数据对我的感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据 。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人 。
要做到千人前面，侵犯你隐私数据是避免不了的，或多或少都有知道一些，而做到千人千面的大数据不就是要更多的了解你，引导你、杀你、留住你吗？为了达到这类手段，就要不断的去完善自家数据，甚至要购买数据来360度的让你在数据下裸奔，从而解决数据孤岛的问题所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因，它其实是一门纯技术，但有时候确实可能需要艺术 。
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