大数据分析与大数据挖掘是两个密切相关但又有区别的概念。它们都涉及到处理和分析大量数据，但侧重点和方法有所不同。
1. 定义：
- 大数据分析：通常指的是使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对大规模数据集进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联性。大数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，帮助企业或组织做出更好的决策。
- 大数据挖掘：更侧重于从海量数据中自动识别出有价值模式的过程，它包括了数据预处理、特征选择、模型建立、评估和解释等多个步骤。大数据挖掘的目标是从原始数据中发现隐藏的、有意义的信息。
2. 目的和过程：
- 大数据分析通常是为了解决具体问题，如市场预测、客户行为分析等，其结果可以直接应用于实际业务决策。
- 大数据挖掘则是在数据中发现潜在的规律和模式，这些规律和模式可能对业务决策有指导意义，也可能用于其他领域的研究。
3. 技术栈：
- 大数据分析可能需要使用到统计学、机器学习、数据可视化等工具和技术。
- 大数据挖掘则需要用到数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等技术和工具。
4. 联系与区别：
- 联系：两者都是处理和分析大规模数据集的方法，都是为了从数据中提取有价值的信息。
- 区别：大数据分析更注重于如何从数据中提取信息，而大数据挖掘则更注重于如何从海量数据中发现模式和规律。大数据分析的结果可以直接应用于实际业务决策，而大数据挖掘的结果可能需要进一步的研究和解释。
总之，大数据分析与大数据挖掘虽然在某些方面有所重叠，但它们的侧重点和方法有所不同。大数据分析更侧重于从数据中提取信息，而大数据挖掘则更侧重于发现数据中的模式和规律。在实际工作中，这两者往往是相辅相成的，通过大数据分析来发现问题，然后利用大数据挖掘来发现这些问题背后的模式和规律。
