数据分析和数据挖掘的区别和联系?学哪个好？这个问题是很多计划学习大数据的人非常关心的，下面小编给大家介绍一下。
数据分析和数据挖掘都属于数据科学领域，两者有一定的联系和区别。
数据分析通常是对已有数据进行分析、处理和解释，从而得出结论和建议。数据分析主要关注数据的统计、可视化、描述性分析等，通过数据分析找到数据中的规律、趋势和问题，对决策提供支持和指导。
而数据挖掘则是从大量数据中自动或半自动地发现模式、规律、关联、异常等信息，通常采用机器学习、数据挖掘算法等技术，将数据转化为知识、智能或决策支持的模型或方法。
数据分析和数据挖掘的联系：
数据分析和数据挖掘都是从数据中获取价值，都需要掌握一定的统计学、数学、计算机编程等技能。数据分析和数据挖掘的技术和方法也有一些重叠，如数据预处理、特征选择、模型建立等。
在实际应用中，数据分析和数据挖掘也经常结合使用，数据分析可以作为数据挖掘的前置工作，为数据挖掘提供数据清洗、变量筛选等基础工作，而数据挖掘可以进一步挖掘数据中的潜在关系、趋势和模式。
数据分析和数据挖掘都是当今市场上比较热门的技能，学习哪个更好需要根据个人兴趣、职业规划、市场需求等因素综合考虑。
如果您对数据的分析、可视化和解释感兴趣，那么学习数据分析可能更适合；如果您对数据挖掘、机器学习、算法等技术感兴趣，那么学习数据挖掘可能更适合。
另外，数据分析和数据挖掘也有很多重叠的技术和方法，因此学习其中一种技能也可以为学习另一种技能奠定一定的基础。
