数据分析与建模是两个紧密相关但略有不同的领域，它们在解决实际问题时发挥着重要作用。以下是数据分析与建模方法的区别：
1. 目的和方法：
- 数据分析：旨在从大量数据中提取有用信息，发现数据中的模式、趋势和关联。数据分析通常使用统计方法、机器学习算法等技术手段，以揭示数据背后的含义。数据分析的目标是帮助决策者更好地理解问题，制定策略，优化流程，提高效率。
- 建模方法：旨在根据已知的数据和规则建立数学模型，预测未来事件或现象。建模方法包括统计分析、时间序列分析、回归分析、系统动力学等。建模的目的是为决策提供依据，预测未来趋势，制定战略计划。
2. 应用领域：
- 数据分析：广泛应用于金融、医疗、零售、社交媒体、互联网等领域，用于挖掘数据价值，指导业务决策。例如，通过分析用户行为数据，可以了解用户需求，优化产品功能；通过分析市场数据，可以预测销售趋势，制定营销策略。
- 建模方法：主要应用于科学研究、工程应用、经济管理等领域，用于描述和预测现实世界中的现象。例如，通过建立城市交通模型，可以预测高峰时段的交通流量；通过建立气候变化模型，可以预测未来气候变化对农业的影响。
3. 技能要求：
- 数据分析：需要具备较强的逻辑思维能力、数据处理和分析能力、编程能力（如Python、R等）。此外，还需要掌握一些可视化工具，以便将分析结果以直观的方式呈现给决策者。
- 建模方法：需要具备一定的数学基础，熟悉相关领域的理论知识。同时，还需要具备一定的编程能力，以便实现模型的搭建和运行。在某些情况下，还需要进行实验验证和迭代优化。
4. 输出形式：
- 数据分析：输出形式通常为图表、报告、模型等，以直观地展示分析结果和结论。例如，通过绘制柱状图、折线图、散点图等，可以直观地展示数据分布、趋势和关系。
- 建模方法：输出形式通常为模型、算法、解决方案等，以指导实践操作。例如，通过构建一个神经网络模型，可以预测股票市场的价格走势；通过设计一个供应链优化模型，可以降低库存成本。
总之，数据分析与建模方法都是为了解决实际问题而采用的不同手段。数据分析侧重于从大量数据中提取有价值的信息，而建模方法侧重于根据已知的数据和规则建立数学模型。在实际工作中，两者往往相互结合，共同发挥作用。
