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大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？
大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以***集，储存，管理，分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大，种类杂，快速化，价值密度低等特点（4V特性）。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。
数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。
一、数据分析（狭义）
（1）定义：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。
（2）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***设，然后通过数据分析来验证***设是否正确，从而得到相应的结论。
（3）方法：主要***用对***析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法；
（4）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。
二、数据挖掘
（1）定义：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
（2）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；
什么是大数据？大数据是相对于 互联网、移动互联网、物联网（可穿戴设备）之前 一些 较小的，单一的，结构化的，非实时性的数据而言的。
大数据主要是指数据的量级（PB级）、复杂度（多结构化：语音，图片，视频等）、实时性（秒级甚至更快）、更细颗粒度等，她的产生应用可能是跨学科，跨领域的。
无论大数据还是小数据，我们可以把数据理解成是一个“原材料”。
数据分析与数据挖掘都属于数据应用的范畴。是基于“数据”这个原材料做出的一系列的菜（湘菜，粤菜，东北菜）。
数据分析是通过数据统计，联系实际业务情况（上下文），产生一些有用的信息，从而对企业经营决策（也可以对个人某些策略）提供***支持。
数据挖掘是数据分析的更上一层，数据分析是基于数据统计得出的一些规律或者是趋势，而挖掘是更深层级找出一些非常规现象下的一些规律与趋势。
举例如下图：数据集市与数据仓库就可以看成是大数据是“原材料”，基于这些“原材料”生成的上层应用有数据分析与数据挖掘。
1、大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
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，而数据发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。
- 数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
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