数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么？
我觉得前三个正好是广义数据分析的三个方向： 而OLAP其实是一个建立数据系统的方法，核心思想就是建立多维度的数据立方体，以维度（Dimension）和度量（Measure）为基本概念，辅以元数据，实现可以钻取、切片、切块、旋转等灵活、系统、直观的数据展现。这种思想可以被以上三种方向借用，像GA就带有这种风格，数据仓库也经常用到此种模式。 但由于互联网的数据量较大、维度众多，会导致数据爆炸。因此一般会灵活变通，综合使用。严格使用OLAP的一般都是些制造业、零售业等相对传统的行业，作为BI的延伸，对公司决策提供有力支撑。 --------------------------------------------------------------------------------- 由于此问题回答的比较早，当时就只考虑了互联网的定义，现在看来很片面。感谢@吕高明 的补充： 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 广义的数据分析，应当是包含数据挖掘和统计的。数据挖掘是面对海量数据时的有效工具，而数据统计是为分析过程提供可靠模型和结果检验的 有效工具。这两个工具可以用在数据分析中，但不只用在数据分析中。数据分析就是数据到有效信息的过程。