简述数据分析与数据挖掘的区别与联系（200字左右）

数据分析与数据挖掘的区别

1. 目标不同

   • 数据分析：旨在通过统计方法探索和总结数据中的模式和趋势，帮助做出业务决策。
   • 数据挖掘：侧重于从大量数据中发现未知模式和规律，预测未来趋势。

2. 方法不同

   • 数据分析：使用定性和定量分析，如统计技术和数学模型。
   • 数据挖掘：应用机器学习算法和模式识别技术，如决策树、神经网络。

3. 技能要求不同

   • 数据分析：需要数据处理和统计学知识。
   • 数据挖掘：要求计算机科学、机器学习和编程能力。

数据分析与数据挖掘的联系

• 两者都依赖于数据，需要掌握统计学知识，对数据有敏感性。
• 数据分析的结果可作为数据挖掘的输入，而数据挖掘发现的模式可辅助数据分析。
• 在实际应用中，数据分析师和数据挖掘工程师的工作往往相互交织，需要相互理解和协作。