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大数据和数据挖掘都是当前热门的技术领域，它们可以对数据进行分析和处理，但两者之间存在本质区别。

一、大数据

大数据指的是数据量非常巨大、处理难度较大的数据集合。大数据时代带来了许多挑战，如数据存储、数据处理、数据分析等。在大数据领域，常见的技术包括分布式存储和计算、并行计算、数据分片和数据分区等。

例如，在电商网站上，每天生成的订单数据量就非常大，包含了商品信息、广告数据、用户行为数据等等。对这些数据进行分析和处理，可以挖掘出产品热度、用户购买习惯、广告投放效果等有用信息，提高营销效果和用户体验。

二、数据挖掘

数据挖掘是利用算法和模型，从海量的数据中发现实用的信息和模式。数据挖掘需要掌握统计学、机器学习等多个学科的知识，可以通过数据可视化、分类、预测等方式实现。

例如，在金融领域，可以利用数据挖掘技术建立欺诈检测模型，自动识别信用卡欺诈行为。这需要对大量的交易数据进行分析和处理，挖掘出欺诈行为的特征和规律，建立检测模型，并实现自动检测和报警。

三、大数据与数据挖掘的区别

大数据和数据挖掘都处理海量数据，但其重点不同。大数据关注数据处理和存储，着重解决数据数量和速度方面的挑战；数据挖掘关注数据挖掘、模式识别、数据分析等技术，重点在于从海量数据中挖掘出有用的信息和模式。

例如，金融领域的银行需要利用大数据技术来处理客户的交易数据，并将数据存储到分布式数据库中。而使用数据挖掘技术，银行可以建立贷款违约风险模型，预测每个借款人违约的概率，从而有效降低风险。

四、总结

大数据和数据挖掘都是解决数据问题的关键技术，其应用场景和目标不同。大数据致力于解决数据处理和存储的问题；数据挖掘则专注于从数据中发掘有用的信息和模式。在实际应用中，两者往往是相辅相成的，在处理和挖掘大数据过程中，可以综合使用大数据和数据挖掘技术，实现更好的效果。