大数据建模和分析挖掘是两种不同的数据处理和分析方法，它们在数据挖掘的不同层面发挥作用。
1. 定义：
- 大数据分析（big data analysis）: 是指通过使用先进的计算技术和算法来处理、分析和理解大规模的数据集的过程。这包括从海量数据中提取有价值的信息，并对其进行解释和预测。
- 数据挖掘（data mining）：是在大数据分析的基础上，利用统计学、机器学习等方法，对数据进行探索性分析和模式发现的过程。
2. 目标和重点：
- 大数据分析通常更注重于数据的整合与综合应用，它的目标是通过整合多个来源的数据来获得更全面的视角和洞察。例如，在零售行业中，大数据分析可能会结合客户购买历史、社交媒体互动、地理位置数据等多种信息源，以提供个性化推荐。
- 数据挖掘则专注于从数据中发现潜在的、有意义的、非显而易见的模式或关系。其目标是识别出可以用于预测未来行为或做出决策的规则。例如，在金融领域，数据挖掘可以用来发现欺诈行为的迹象，或者在医疗领域，用来预测疾病的发展。
3. 技术和方法：
- 大数据分析通常需要强大的计算能力，包括但不限于分布式计算框架（如Hadoop）、流处理系统（如Spark Streaming）以及云计算平台（如Amazon S3, Azure HDInsight）。此外，大数据分析还可能涉及到数据清洗、集成和变换等预处理步骤，以确保数据质量并满足后续分析的需求。
- 数据挖掘则依赖于统计学方法和机器学习技术，如分类、聚类、回归、关联规则学习、隐式马尔可夫模型、主成分分析（PCA）等。这些方法可以帮助我们从数据中提取特征，建立模型，并进行预测或分类。
4. 结果应用：
- 大数据分析的结果往往是关于整体趋势的，比如市场趋势、消费者行为等。这些结果可以帮助企业做出战略规划或调整运营策略。
- 数据挖掘的结果则更加具体和深入，它们可以揭示出具体的数据模式或异常值，帮助企业识别问题、优化流程或改进产品和服务。
5. 结论：
- 大数据分析是一个宏观的视角，它强调的是数据的整合和综合分析，而数据挖掘则是微观的视角，侧重于从数据中发掘出具体的、有价值的信息。两者相辅相成，共同构成了大数据时代下数据分析和应用的核心。
- 随着技术的发展，大数据分析的方法和工具日益完善，而数据挖掘也得到了快速发展。两者的结合使得数据分析能够更加高效、智能，为企业和个人提供了更多的机会去发现新的洞见和价值。
