1.1.2 数据分析与数据挖掘
前面内容中出现了数据挖掘这个专业术语，也许有读者会好奇数据分析与数据挖掘两者的区别是什么。该问题同样可通过ChatGPT得到答案。
我们在ChatGPT输入框中输入以下内容：
请给出数据分析和数据挖掘的定义，并简要对比两者的区别。
以下是ChatGPT给出的答案。
数据分析是指通过对已有数据的收集、清洗、探索、分析和解释，来获取有关数据集的见解、趋势和信息的过程。数据分析通常使用统计方法、可视化工具和报告生成等技术，用于帮助人们更好地理解数据和解答问题，并支持决策。
数据挖掘是一种更加高级的数据处理方法，它涉及使用机器学习、统计学和数据挖掘算法，自动发现数据中的模式、关联和知识。数据挖掘的目标是从大规模数据中提取有价值的信息和见解，通常用于预测、分类、聚类、关联规则分析等任务。
区别：
1.目标不同：数据分析的主要目标是理解数据、解答问题、支持决策。数据挖掘的主要目标是发现隐藏的模式和知识，通常用于预测和发现新的见解。
2.方法不同：数据分析通常使用统计分析和可视化工具，而数据挖掘使用机器学习和数据挖掘算法。
3.数据准备不同：数据分析通常需要进行数据清理和预处理，但数据挖掘更加注重特征选择和数据降维。
4.应用领域不同：数据分析广泛用于业务智能、报告生成等领域，而数据挖掘更多应用于预测、推荐系统、欺诈检测等需要预测和模式识别的领域。
5.时间角度不同：数据分析通常更注重对历史数据的分析，而数据挖掘可以用于预测未来趋势。
总之，数据分析和数据挖掘都是处理数据的重要方法，但它们在目标、方法和应用方面有所不同，可以根据具体需求来选择使用哪种方法。数据分析通常更加注重数据的解释和理解，而数据挖掘更注重从数据中发现隐藏的模式和知识。
从以上答复可知，其实数据分析与数据挖掘并没有特别清晰的界限。我们在日常的数据分析工作中，在完成数据处理和探索性分析后，经常会根据分析的目的运用算法进行深度挖掘。