大数据分析和数据挖掘的区别是：1、数据量大小不同；2、处理方式不同；3、目的不同；4、应用场景不同。大数据分析是指对大量数据进行处理、存储、管理、分析和可视化等操作的过程，而数据挖掘则是指从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
一、大数据分析和数据挖掘的区别
大数据分析和数据挖掘是两个密切相关的领域，但是也存在一些区别。一般来说，大数据分析是指对大量数据进行处理、存储、管理、分析和可视化等操作的过程，而数据挖掘则是指从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式。
下面是大数据分析和数据挖掘的一些区别：
1、数据量大小不同
大数据分析处理的数据量更大，可能涉及到PB、EB级别的数据，而数据挖掘处理的数据规模相对较小。
2、处理方式不同
大数据分析通常使用分布式计算技术来处理数据，例如Hadoop、Spark等，而数据挖掘则更多地使用数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3、目的不同
大数据分析的主要目的是发现数据中的模式和趋势，为企业提供决策支持，而数据挖掘则更关注于从数据中发掘知识和信息。
4、应用场景不同
大数据分析广泛应用于企业管理、金融、电商等领域，而数据挖掘则更多地应用于市场调研、医疗、生物信息学等领域。
延伸阅读：
二、什么是数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史，只不过在过去数据收集和分析的目的是用于科学研究，另外，由于当时计算能力的限制，对大数据量进行分析的复杂数据分析方法受到很大限制。现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据不再是为了分析的目的而收集的，而是由于纯机会的（Opportunistic）商业运作而产生。分析这些数据也不再是单纯为了研究的需要，更主要是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。
以上就是关于大数据分析和数据挖掘的区别的内容了，希望对大家有帮助。
