數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在目標、方法和結果解釋上存在明顯的區(qū)別。

首先，數(shù)據(jù)分析的目標是通過適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法和工具對收集來的數(shù)據(jù)進行處理與分析，以提取有價值的信息。它通常用于現(xiàn)狀分析、原因分析和預測分析，其過程往往是定量的。在數(shù)據(jù)分析中，分析師通常會有一個明確的假設，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗證這個假設是否正確。數(shù)據(jù)分析的結果往往是指標統(tǒng)計量，如總和、平均值等，這些指標需要與業(yè)務知識結合才能得出有意義的結論。

其次，數(shù)據(jù)挖掘的重點是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)則”，這通常涉及到機器學習和其他高級算法的使用。數(shù)據(jù)挖掘的目的是通過學習集(或訓練集、樣本集)發(fā)現(xiàn)知識規(guī)則，這些規(guī)則可以用于預測或影響因素分析。與數(shù)據(jù)分析不同，數(shù)據(jù)挖掘得出的結論是機器從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)的模式和關系，而不是基于人的智力活動結果。

最后，從思維方式上看，數(shù)據(jù)分析往往強調對比思維和拆分思維，而數(shù)據(jù)挖掘則更多地依賴于模型和算法來揭示數(shù)據(jù)背后的復雜結構。

總的來說，數(shù)據(jù)分析更側重于理解現(xiàn)狀和驗證假設，而數(shù)據(jù)挖掘則側重于從大量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律。兩者都是處理數(shù)據(jù)的重要手段，但它們各自適用于不同的場景和需求。