資料分析和資料探勘兩個概念經常被混淆或混為一談。其實兩者差別挺大的，今天我們來看看兩者的區別，不要傻傻的分不清。
資料分析可分為廣義資料分析和狹義資料分析。廣義資料分析包括狹義資料分析和資料探勘。我們通常所說的資料分析是指狹義的資料分析。
狹義的資料分析是指透過適當的統計分析方法對收集到的大量資料進行分析，選擇有用的資訊產生的結果，形成結論，對資料進行詳細的研究和分析總結的過程。這個過程也是支援質量管理體系的過程。在實踐中，資料分析可以幫助人們做出決策，從而採取適當的行動。
資料探勘是指透過統計學、人工智慧、機器學習等方法，從大量資料中發現未知和有價值的資訊和常識的過程
。
簡而言之，
資料分析的結論是人類智力活動的結果，而資料探勘的結論是機器從學習集、訓練集或樣本集中發現的知識規則
。
例如，透過統計購買某一產品的人大多來自北京，那麼北京就是這一產品的主要消費者所居住的城市，它使用資料分析。如果你想從1萬人中找到100個購買某個產品的機率很大的客戶，你可以透過使用統計方法建立數學模型來找到這群人。看了上面的分析和例子，你現在知道兩者的區別了嗎？
但總的來說，狹義的資料分析本質上挖掘本質上是一樣的，就是
從資料中發現關於事務的常識和有價值的資訊，然後協助事務運營，改進商品，協助企業做出非常好的決策
。
像思邁特軟體Smartbi這樣的
資料分析工具
有資料探勘的功能。比如思邁特軟體Smartbi透過深度資料建模和挖掘，為企業的業務發展提供一定預測能力，支援多種高效實用的機器學習演算法，包括分類、迴歸、聚類、預測和關聯等五種成熟的機器學習演算法。這些模型包括邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、簡單貝葉斯、支援向量機、線性迴歸、K平均值、DBSCAN、高斯混合模型等。
Smartbi資料探勘平臺不僅提供基本演算法和資料建模功能，還提供必要的資料預處理功能，比如欄位分割、行過濾和對映、列選擇、隨機抽樣、過濾空值、合併列、合併行、JOIN、行選擇、刪除重複值、排序、增加序列號、增加計算欄位等等。
此外，KNIME也是一個很好的資料分析工具，它的資訊採集器是一個使用者友好、可理解、全面的開源資料整合、處理、分析和探索平臺。它有一個圖形使用者使用介面，幫助使用者可以快速地連線節點進行資料處理。KNIME還透過模組化的資料流線概念集成了機器學習和資料探勘的各種元件，引起了商業智慧和財務資料分析的關注。
對從事資料分析的行業從業者來說，學習和理解各種型別的資料分析和挖掘工具是非常必要的。對資料分析和資料探勘感興趣的朋友可以試試這兩個資料分析工具，親身感受兩者的區別，選擇合適的資料分析工具。