一、数据挖掘与OLAP的区别？

OLAP与数据挖掘DM具有本质区别

（1）功能不同

数据挖掘DM的功能在于知识发现KDD。如：数据挖掘DM中的“分类”包括：贝叶斯分类、粗糙集分类、决策树分类等，是从数据中发现知识规则，是“透过现象看本质”；

而联机分析OLAP的功能在于“统计”和统计结果的展示，是“现象”和“表象”，不能实现数据挖掘DM的知识发现KDD功能。

（2）数据组成不同

数据挖是从混沌的、具有巨大噪声的数据中提炼知识规则；

而联机分析OLAP只是从已经规范化的、纯净的关系数据库中组织数据。

（3）知识与数据的关系不同

数据挖掘DM是从数据中发现知识KDD；

而联机分析OLAP是利用人已知的知识来有意识地组织和使用数据。

（4）基本方法不同

数据挖掘的基础是数学模型和算法；

而OLAP不需要数学模型和算法支持，只与数据仓库和OLAP自身知识相关。

二、数据挖掘与算法是什么关系

1.数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2.算法是一种描述程序行为的语言，是一种让程序最为简洁的思考方式。是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

3.数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

三、企业如何有效地进行数据挖掘和分析？

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。

数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。

数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、