大数据 数据分析 数据挖掘有什么区别
数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
数据分析与数据挖掘的思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
大数据感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则。
例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确，什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。
所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因。
1、大数据：大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
2、数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
3、数据挖掘：数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
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数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2.与数据分析的区别
数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。数据挖掘是从数据库中，通过机器学习或者是通过数学算法等相关的方法获取深层次的知识（比如属性之间的规律性，或者是预测）的技术。
而大数据有以下特点：：
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量。
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
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