数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么？
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4 个回复
尘埃落定 - The Best Way to Learn is to Teach! 2013-07-09 回答
赞同来自: 子呆不呆 、梁勇
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行分析。具体可以百度下数据分析师。
数据统计是负责统计各方面的数据，基本不涉及数据的后期工作。具体可以百度下统计师。
数据挖掘（DM）和OLAP都是BI相关的技术。
DM侧重于知识发现，从数据中发现未知的规律。OLAP侧重于结果展现，用已有的方法来组织数据。
brucelu - 大数据、数据仓库、数据挖掘均有涉猎 2013-07-10 回答
赞同来自: 梁勇 、子呆不呆
区别：
数据容量层面，小型数据分析即可；数据挖掘更适用于大容量数据；
技术专业层面，分析侧重基础统计量；数据挖掘更侧重算法和模型；
数据分析更偏向于统计类专业人员，数据挖掘偏向于计算机、数学专业人员。
交集点：
数据分析是数据挖掘的目的，数据挖掘为数据分析铺垫了基础，都是为业务需求解决问题，提供有用信息。
梁勇 - 天道酬勤、上善若水。爱好商业智能 2013-07-09 回答
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数据分析需要对数据的变化趋势、比较特征等作出解释，以问题为导向，从数据上去发现问题、分析问题，甚至提出解决问题的方案，一般数据分析需要形成解释性的或结论性的数据报告；
数据挖掘更多的是运用算法和模型去发现潜藏在数据深层次的规律，跟数据统计相比数据挖掘的计算和规则更加复杂，需要处理海量数据，对运算的能力要求较高；
OLAP是一种数据的展现和观察方式，基于多个维度的交叉细分，能够让分析人员从多个角度、多个层面去观察和理解数据。
梁勇 - 天道酬勤、上善若水。爱好商业智能 2013-07-09 回答
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数据分析和数据挖掘有交集，相互利用。挖掘可以是分析的手段，分析也可以是挖掘的手段
OLAP和数据统计就是数据分析的技术实现手段。OLAP其实就是统计，只不过是各种维度的灵活统计。各种维度的求和，算个数，求平均值。
数据分析中，如果算平均数，算和的分析层度是不够的，所以需要知道分析数据分散和集中程度
需要知道是什么因素影响了它的分布，这就需要做一些因子分析，相关性分析和分布分析了。
无所谓用什么手段，在乎的是你的需求，你的关注点。然后就想办法实现就可以了