原创 数据挖掘、数据分析以及大数据之间的区别有哪些？

　　进入大数据时代，和数据相关的名词都被人们津津乐道。那数据挖掘、数据分析以及大数据之间有哪些区别呢？数据挖掘是发现信息以及收集数据的过程；数据分析则是将现有数据进行归纳以及分析得出相应结论的过程。而大数据则更加关注数据本身，重要表现就是数据量大，数据的多样性等等。

　　首先我们了解一下这三个概念分别有哪些具体的含义以及特点。

　　1、大数据：

　　指无法一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性) 。

　　2、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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
　　数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

　　3、数据挖掘：

　　又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

　　三者之间的区别

　　通过以上三个理论概念的了解，我们可以发现他们之间的区别。
　　1、数据挖掘与数据分析师针对所有数据类型而言的，而不是大数据独有的特性。大数据通过数据挖掘以及数据分析实现其价值。
　　2、数据挖掘与数据分析是顺序性关系，即需要前期通过数据挖掘收集数据以及清晰数据，而后通过数据分析实现数据的最终价值体现。
　　3、数据分析是大数据的核心，所有数据通过数据分析输出最终的结论以及对企业发展等发展规划起到促进作用。
　　4、大数据更加偏向于理论概念，也是目前创新思维，信息技术以及统计学技术的综合概述。而数据挖掘与数据分析更偏向于数据的执行过程。

　　以上就是通过具体的分析得出的数据挖掘、数据分析以及大数据之间的区别。在大数据时代，及时你并不懂技术，无法参与到大数据的实际应用推广中，至少需要了解懂得相关大数据的一些概念。这样在企业应用的过程中，会有极大的促进作用。