数据挖掘和大数据是两个不同的概念，它们在处理数据的方式、目标和应用方面有所不同。
1. 定义：
- 数据挖掘（Data Mining）：是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程，通常用于发现隐藏的模式、关联、异常和预测趋势。数据挖掘的目标是从数据中提取有价值的信息，以便更好地理解数据、预测未来事件或优化决策过程。数据挖掘通常涉及统计分析、机器学习、模式识别等技术。
- 大数据（Big Data）：是指规模巨大、种类多样、增长迅速的数据集合。这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、传感器、移动设备等。大数据的特点包括数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快等。大数据的处理需要高性能的计算和存储系统，以及先进的分析工具和技术。
2. 处理方式：
- 数据挖掘：主要关注从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘的方法包括分类、聚类、回归、关联规则学习、序列模式挖掘等。数据挖掘的目标是发现数据中的规律、关联和趋势，以便为决策提供支持。
- 大数据：主要关注处理大规模、多样化的数据。大数据的处理方法包括分布式计算、流式处理、云计算等。大数据的目标是快速处理和分析大量数据，以便实时监控、预测和优化业务操作。
3. 应用领域：
- 数据挖掘：广泛应用于商业智能、市场分析、医疗诊断、金融风险管理等领域。数据挖掘可以帮助企业发现客户行为模式、优化营销策略、提高产品质量等。
- 大数据：广泛应用于互联网搜索、社交网络、物联网、智慧城市等领域。大数据可以帮助企业了解客户需求、优化供应链、提高运营效率等。
4. 技术要求：
- 数据挖掘：需要具备统计学、机器学习、模式识别等方面的知识。数据挖掘工具和技术包括R、Python、Java等编程语言，以及Spark、Hadoop等大数据处理框架。
- 大数据：需要具备分布式计算、云计算、数据库管理等方面的知识。大数据工具和技术包括Hadoop、Spark、Hive、Kafka等。
总结：数据挖掘和大数据都是处理数据的重要手段，但它们的目标和方法有所不同。数据挖掘侧重于从大量数据中提取有价值的信息和知识，而大数据则侧重于处理大规模、多样化的数据。在实际应用中，数据挖掘和大数据可以相互补充，共同推动数据驱动的创新和发展。
