数据挖掘和文本挖掘都属于信息提取领域，但是它们具体的任务和目标是不同的。
数据挖掘是在大数据集中发现隐藏的有用信息和规律的过程。它包括了数据预处理、模型建立、模型评估等几个步骤。数据挖掘可以用来进行无监督学习和监督学习。无监督学习的目的是从数据中发现模式和规律，例如聚类分析、关联分析等。监督学习的目的是在已有数据的基础上进行建模，用来预测未来的结果，例如分类、回归、聚类等。数据挖掘可以应用在金融、电子商务、医疗、社交网络等多个领域。
举个例子，假设你是一家电子商务公司的数据挖掘师，你可能会使用数据挖掘技术来了解客户的购买行为和偏好。你可以收集用户的浏览历史、购买历史、收藏清单等数据，然后使用聚类分析来发现不同类型的用户群体，或者使用关联分析来找到用户之间的相关性。
文本挖掘是一种从文本数据中提取有价值信息的技术，它可以用来自动化地识别、提取和分析文本数据中的模式和关系。文本挖掘主要包括文本预处理、特征提取、模型建立、模型评估等几个步骤。文本挖掘可以用来进行分类、情感分析、实体识别、关系抽取等。文本挖掘可以应用在舆情分析、信息检索、情报分析等领域。
举个例子，假设你是一家新闻媒体的文本挖掘师，你可能会使用文本挖掘技术来了解某个话题在社交媒体上的口碑。你可以收集用户发布的带有该话题标签的推文、评论、新闻报道等文本数据，然后使用情感分析来了解用户对该话题的态度，或者使用实体识别来找到涉及该话题的人名、地名、机构名等实体。
综上所述，数据挖掘和文本挖掘虽然有相似性，但是它们具体的任务和目标是不同的。数据挖掘主要用来发现隐藏的信息和规律，可以应用于各种领域；而文本挖掘主要用来从文本数据中提取有价值的信息，可以应用于舆情分析、信息检索、情报分析等领域。