1、分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。
2、数据挖掘不仅关注数据本身，还包括数据收集、模型选择等环节，目的是为问题解决提供方法和知识。总结来说，大数据关注的是数据的整体趋势，数据分析是对数据进行有目的的分析以支持决策，而数据挖掘则是深入挖掘数据中的潜在规律和信息，以解决问题。三者共同构成了数据分析的完整链条，为决策提供有力支持。
3、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘涉及到很多的算法，是从海量数据中找到有意义的模式或知识。想要了解更多有关大数据，数据分析和数据挖掘的信息，建议了解一下CDA数据分析师的相关课程。
4、数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。
5、数据挖掘概念： 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
6、数据分析与数据挖掘的目的不一样，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。
1、在处理大数据时，还需要注意以下几个方面： 数据质量保证：由于大数据规模庞大，数据质量可能存在一定的问题，如数据缺失、数据错误等。因此，在进行分析之前，需要对数据进行清洗和校验，确保数据质量。
2、价值密度低：尽管数据规模庞大，但其中蕴含的有价值信息相对较少。因此，从海量数据中挖掘出有价值的信息成为大数据分析的关键任务。 实时性要求高：物联网、智能设备和实时通信技术的普及使得对数据的实时分析变得尤为重要。
3、数据分析：指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。
4、对专业的BI团队来说，数据分析的工具则要更加专业一些了，Oracle、IBM都有专业的BI平台，另外最近几年国内的数据分析平台也有很大的进步，虽然在处理效率上比国外产品慢一点，其他本土化的功能还是非常实用的。
5、预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
大数据分析的特点主要包括以下几个方面： 数据规模庞大：大数据分析的数据规模庞大，可能包括TB、PB甚至EB级别的数据。这意味着我们需要使用更强大的数据处理和分析工具来处理这些数据。 数据类型多样：大数据分析的数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
差异性 大数据智能分析相较于单一来源的数据分析，其特点在于能够整合来自多个端口、多个行业和多个来源的数据，实现了在数据来源、数据结构、生成时间、使用场景和编码协议等方面的多样性和差异性。
大数据的显著特征在于其“大”字。从早期的MapReduce时代开始，当时小小的MB级别数据就足以满足多数需求。然而，随着时间的发展，数据的存储单位已经从GB跃升至TB，乃至现在的PB和EB级别。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才将其定义为大数据。 第二个特点是高速。
数据体量巨大 大数据的特点之一是其庞大的数据量，从TB级别跃升至PB级别。数据类型繁多 大数据涉及多种数据类型，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低 大数据的一个挑战是价值密度低，例如在视频监控数据中，可能只有短暂的片刻是真正有价值的。
大数据的特点有海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力、处理的高效性等等。海量性 大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。高速性 在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。