一、定义与范围
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中通过算法和统计分析找出潜在的模式、趋势和关联信息的过程。它更侧重于使用计算机算法从原始数据中提取有价值的信息。（数据挖掘，Data Mining）通常涉及机器学习和统计分析技术。
数据分析（Data Analysis）则是对数据进行整理、处理和解释，以便从数据中提取洞察和结论的过程。它不仅包括数据挖掘的技术，还包括数据的收集、清洗、转换和可视化等多个步骤。
二、目的与应用
数据挖掘的主要目的是发现数据中的模式，它通常用于预测建模、分类和聚类等任务。数据挖掘的应用范围广泛，包括市场分析、生物信息学和网络安全等领域。
数据分析则更注重于解决具体的问题，如业务决策支持、风险评估和策略制定。它通常用于商业智能、财务分析和医疗健康等领域。
三、技术与方法
数据挖掘使用的技术包括决策树、神经网络、关联规则挖掘和聚类算法等。这些技术主要关注如何从大量数据中找出隐藏的模式。
数据分析则使用更广泛的方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和时间序列分析等。这些方法更侧重于数据的解释和理解。
四、数据类型
数据挖掘通常处理结构化数据，即已经组织成表格或数据库中的数据。它可以处理大量数据集，但通常需要数据清洗和预处理。
数据分析则可以处理结构化和非结构化数据，包括文本、图像和视频等。它更灵活，可以应对多种数据类型。
五、结果呈现
数据挖掘的结果通常是模式、模型或规则，它们可以用图表或报告的形式呈现。
数据分析的结果则更侧重于解释和洞察，通常以报告、仪表板或可视化的形式展示。
数据挖掘与数据分析在定义、目的、技术、数据类型和结果呈现上都有明显的区别。理解这些区别有助于更好地利用这两种方法来从数据中获得有价值的洞察。