2.在數據量方面，數據挖掘往往需要更多的數據量，而數據量越大，對技術的要求就越高。
3.從技術上講，數據挖掘對技術的要求更高，需要更強的編程能力、數學能力和機器學習能力。
4.在結果方面，數據分析更註重結果的呈現，需要結合業務知識進行解讀。數據挖掘的結果是壹個模型，通過模型可以分析整個數據的規律，並壹次性實現對未來的預測，例如判斷用戶的特征以及用戶適合什麽樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析更深入。