一直都有很多朋友想要学习数据分析，希望小编可以推荐一些靠谱的书。

大家要么是看到了数据的重要性，想要转行做数据分析师，要么是本职工作需要，想要学习一些数据分析相关的知识来赋能自己的工作。

无论怎样，数据分析这项技能真的是被越来越多的人所需要，而对于在职场上的发展有更高追求的小伙伴，更是有深入学习数据挖掘的打算！

那么，数据分析与数据挖掘之间有怎样的关系？有了数据分析基础是否可以更容易上手数据挖掘？在学习路径方面又需要注意些什么呢？

数据分析是指用适当的统计方法对收集的海量数据进行分析、提取有用的信息和形成结论，然后对数据加以详细研究和概括总结的过程。

有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。

其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。

数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。

许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义词，而还有一些人只是把数据挖掘看作KDD 过程中的一个基本步骤。

KDD 可直译为“基于数据库的知识发现”（简称“知识发现”），是指从海量的数据中提取有效的、新颖的、 潜在有用的、最终可被理解的模式的过程，如下图所示为KDD 过程。