传统数据分析和数据挖掘是两个不同的概念，它们之间存在一些显著的区别。
1. 定义上的区别：
传统数据分析（Traditional Data Analysis）主要关注对大量数据的统计分析、描述和解释，以发现数据中的趋势、模式和关联性。它侧重于从数据中提取有用信息，以便更好地理解数据背后的含义。传统数据分析通常依赖于统计学方法和统计模型，如回归分析、方差分析等。
数据挖掘（Data Mining）是一种更高级的数据处理方法，它涉及从大量数据中发现隐藏的模式、关联性和异常值。数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式识别、时序预测、离群点检测等。数据挖掘的目的是从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
2. 处理方式上的区别：
传统数据分析主要关注数据的描述性分析和解释性分析，通过统计分析和模型建立来揭示数据背后的规律和趋势。它侧重于对数据的定性分析，如计算平均值、中位数、标准差等统计指标，以及进行假设检验、参数估计等。
数据挖掘则更加注重在海量数据中发现隐含的、有意义的信息，它使用多种算法和技术来处理和分析数据。数据挖掘方法可以用于预测未来趋势、识别潜在客户、发现产品改进点等。数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则学习、序列模式识别、时序预测、离群点检测等。
3. 应用领域上的区别：
传统数据分析在金融、医疗、市场研究等领域有广泛应用，如信用评分、疾病诊断、市场趋势预测等。这些领域的数据通常具有大量的历史记录和复杂性，需要通过传统数据分析方法来提取有用的信息。
数据挖掘在商业智能、互联网搜索、社交网络等领域有广泛应用，如客户细分、产品推荐、社交网络分析等。这些领域的数据通常具有高维度、高复杂度和实时性等特点，更适合使用数据挖掘方法来发现隐藏的模式和关联性。
4. 技术实现上的区别：
传统数据分析主要依赖于统计学方法和统计模型，如回归分析、方差分析等。这些方法通常使用数值计算和概率论原理，需要大量的计算资源和专业知识。
数据挖掘则涉及到多个领域的方法和技术，如机器学习、自然语言处理、图像处理等。数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式识别、时序预测、离群点检测等。数据挖掘技术通常需要具备一定的编程能力和数据处理经验，同时还需要熟悉相关领域的知识。
总的来说，传统数据分析和数据挖掘在定义、处理方式、应用领域和技术实现等方面都存在一定的区别。传统数据分析侧重于数据的统计分析和解释，而数据挖掘则更加注重从海量数据中发现隐藏的模式和关联性。
