为什么把数据挖掘和数据分析放在一起说，是因为数据挖掘本身是一个数据应用化的过程，而应用化的过程某种意义上就是一个数据分析的过程，而这个数据分析可以是人为定义的、AI人工智能辅助的等等。

　　所以，我们可以暂且这样定数据挖掘和数据分析的关系：通过不断优化的数据分析方法，并利用数据挖掘才能够得出数据应用价值的**化的结果。

　　数据挖掘是数据价值结果导向的过程集合，而数据应用价值到底有多大?者就是通过数据分析来评估的，其来自于数据分析的过程以及得出的结论。

　　3、

　　数据挖掘并不局限。就狭义而言，它就是一个在海量数据中挖掘数据价值的过程;而就广义而言，只要是有数据来源的，并能够通过数据分析方法论得到一数据价值结果为导向的过程，都可以称作数据挖掘。

　　4、

　　产品运营经常会涉及到数据分析，从某种意义上而言，也是一个以数据价值为结果导向的过程：

　　数据来源：产品运营过程中的产生和收集的一系列数据，如图：

　　获取标签：通过基本信息和一系列行为数据获取分析得到关键标签，并定义标签的权重和指标，以对基本用户、商品、文章等等标的物进行画像;

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