数据挖掘和分析系统是两个密切相关但又有所区别的概念。数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，而数据分析则是对已有数据进行深入分析和解释的过程。
一、定义和目的不同：
1. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大规模数据集中提取出有用信息的高级处理技术。它的目的是发现隐藏在数据中的模式、关联和规律，以便于决策制定、预测未来趋势等。数据挖掘通常涉及机器学习、统计分析、模式识别等领域的知识和技术。
2. 数据分析：数据分析是对现有数据进行收集、整理、描述和解释的过程。它的目的是从数据中提取有价值的信息，帮助用户更好地理解数据背后的含义和关系。数据分析通常包括数据清洗、数据可视化、统计分析、业务智能等方法和技术。
二、处理方式不同：
1. 数据挖掘：数据挖掘是一个主动的过程，它需要从原始数据中提取潜在的有价值信息。这个过程通常涉及到复杂的算法和技术，如神经网络、聚类分析、决策树、支持向量机等。
2. 数据分析：数据分析是一个被动的过程，它需要对现有的数据进行分析和解释。这个过程通常依赖于统计方法和业务知识，如回归分析、相关性分析、分类分析等。
三、应用领域不同：
1. 数据挖掘：数据挖掘广泛应用于商业领域，如市场预测、客户行为分析、产品推荐等。此外，数据挖掘还应用于生物科学、社会科学、医学等领域，用于发现新的知识和规律。
2. 数据分析：数据分析广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、政府等。数据分析可以帮助企业了解客户需求、优化业务流程、提高服务质量等。
四、技术要求不同：
1. 数据挖掘：数据挖掘需要掌握一些高级的数据处理和分析技能，如编程、机器学习、统计学等。同时，数据挖掘还需要具备一定的数学和统计基础，以便理解和应用各种算法和技术。
2. 数据分析：数据分析需要掌握一些基本的统计方法和业务知识，如描述性统计、假设检验、回归分析等。此外，数据分析还需要具备一定的沟通和表达能力，以便向非专业人士解释数据结果。
总之，数据挖掘和数据分析虽然都是对数据的处理和分析过程，但它们的目的、处理方式、应用领域和所需技能等方面存在一定差异。在实际工作中，数据挖掘和数据分析往往需要相互配合，共同完成对数据的全面分析和决策支持。
