数据分析和数据挖掘都是从数据中提取有用信息的两个主要过程，它们的目的非常相似，但也存在一些区别。
数据分析
数据分析主要通过收集、清洗、转换、分析和可视化数据来发现数据中隐藏的规律和趋势。数据分析通常是纵向的，固定了数据的维度和角度，在有限的数据集上进行深入的研究和探索。
数据分析的流程包括：
- 数据获取：获取数据来源并清洗数据，以确保数据的质量无误。
- 数据探索：对数据进行可视化，并使用统计学方法探索特征之间的关系。
- 数据清洗：如何处理缺失数据、重复数据和异常值等。
- 特征工程：对数据进行预处理和维度缩减，减少模型中冗余特征。
- 建模与评估：选择适合数据的模型，并使用正确的度量标准评估模型的性能。
- 解释结果：将模型运用到实际场景中，使它具有实践价值。
数据挖掘
数据挖掘的主要目标是通过建立模型，自动发现数据中的未知信息和隐含结构，以及在数据中发现新的、未知的模式和关系。 数据挖掘通常是横向的，可以识别出数据的重要特征和模式，并作出预测或优化结果。
数据挖掘的流程包括：
- 确定问题：明确问题，以帮助理解哪些方法适用于解决问题。
- 数据描述和采集：采集所需的数据，并进行数据预处理。
- 特征选择和提取：根据问题，选择适当特征，并提取相关特征。
- 模型选择和构建：选择合适的模型，并进行构建和训练。
- 模型评估：评估模型品质，检验预测的准确率和准确性，
- 结果解释和应用：将挖掘结果放入到实际问题中，解释结果并应用到实际中.
示例
- 一个健身房的场景：
通过数据分析我们可以查看每个会员的会议记录、会议参与度、会员个人资料以及他们对某些活动的参与度，最终找到那些是最忠诚的客户、那些偏向于某种形式的健身活动、那些是最容易流失的客户、以及常常出现在哪些活动上的会员。
通过数据挖掘，我们可以通过模式识别的方法，找到一些不那么显眼的模式，比如会员对某种特定类型的课程流失率较高，从而帮助健身房营销人员制定吸引这些人的活动推广策略，减少客户流失。
- 一个电子商务网站的场景：
通过数据分析，我们可以发现气象敏感用户，收集他们的购物需求，如颜色、尺寸、款式、交货方式等，定制化服务，提前发货预测，优化物流路线，改善购物体验，增加客户粘性。
通过数据挖掘，我们可以根据订单历史记录，预测下一次购物的时间、位置以及消费水平，让营销人员事先通过邮件或淘宝旺旺与他们联系，营销策略等。从而增强个性化的购物体验和用户满意度。