数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息、模式和知识的技术。它解决了以下几个方面的区别：
1. 数据与信息：
数据：通常指的是原始的、未加工的、无结构或半结构的数据，如数据库记录、日志文件等。
信息：通过数据挖掘等手段，从数据中提取出的有意义的、可用的知识或模式。
2. 描述性分析与预测性分析：
描述性分析：主要关注数据的统计描述，如计算平均值、方差等，目的是了解数据的分布情况。
预测性分析：通过数据挖掘技术，建立模型来预测未来的趋势或行为，如客户流失预测、市场趋势预测等。
3. 探索性分析与确定性分析：
探索性分析：通常用于发现数据中的未知模式或异常值，目的是探索数据的潜在规律。
确定性分析：通过建立模型，从数据中提取出可重复验证的规律或知识。
4. 数据挖掘与统计分析：
数据挖掘：更侧重于从大量数据中自动发现知识，包括模式识别、关联规则挖掘、聚类分析等。
统计分析：主要关注数据的统计推断，如假设检验、置信区间等。
5. 结构化数据与非结构化数据：
结构化数据：具有明确的数据结构，如关系数据库中的表格。
非结构化数据：没有明确的数据结构，如文本、图像、音频等。
通过数据挖掘，可以解决上述区别中的问题，帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
