数据分析概念可以分为广义和狭义（有没有相对论的感觉！）。

广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义数据分析。

数据分析：

数据分析(Data Analysis)简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法。结果：数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥出数据的价值与作用。

数据挖掘：

数据挖掘（Data Mining），顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测(定量、定性)，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息。方法：主要采用决策树、逻辑斯蒂回归、线性回归、KNN、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。结果：输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。

综合起来，数据分析与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息)，从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析与数据挖掘构成广义数据分析。