一、数据挖掘爬数据用于数据分析

数据挖掘需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，而获取到对应数据后便可通过数据分析工具诸如Excel、SPSS、SAS等进行数据分析

二、侧重于解决的问题不同

数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。所以数据挖掘相比于数据分析更加深入。

三、对专业知识的要求不同

在拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。假若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助

四、总结

虽说数据挖掘与数据分析有所不同，但是很多时候，数据分析师与数据挖掘师也会需要做对方的工作。做数据分析时需要用到数据挖掘的工具和模型；做数据挖掘项目时同样需要他们懂业务、懂数据，并且需要他们能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案。