分析（ExtractTransformLoad）与挖掘（DataMine）有何区别 ？

首先，介绍一下ETL 和 DM：　　
    ETL/Extraction-Transformation-Loading——用于完成DB到DW的数据转存，它将DB中的某一个时间点的状态，“抽取”出来，根据DW的存储模型要求，“转换”一下数据格式，然后再“加载”到DW的一个过程，这里需要强调的是，DB的模型是ER模型，遵从范式化设计原则，而DW的数据模型是雪花型结构或者星型结构，用的是面向主题，面向问题的设计思路，所以DB和DW的模型结构不同，需要进行转换。　　　DM/Data Mining/数据挖掘——这个挖掘，不是简单的统计了，他是根据概率论的或者其他的统计学原理，将DW中的大数据量进行分析，找出我们不能直观发现的规律，比如，如果我们每天早上照相，量身材的时候，还记录下头一天吃的东西，黄瓜，猪腿，烤鸭，以及心情，如果记录上10年，形成了3650天的相貌和饮食心情的数据，我们每个人都记录，有20万人记录了，那么，我们也许通过这些记录，可以分析出，身材相貌和饮食的客观规律；再说一个典型的实例，就是英国的超市，在积累了大量数据之后，对数据分析挖掘之后，得到了一个规律：将小孩的尿布和啤酒放在一起，销量会更好——业务专家在得到该结论之后，仔细分析，知道了原因，因为英国男人喜欢看足球的多，老婆把小孩介绍男人看管，小孩尿尿需要尿布，而男人看足球喜欢喝酒，所以两样商品有密切的关系，放在一起销售会更好
    数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的预测和决策，这时就需要数据挖掘，也就是我们数据分析师系统成长之路的“更上一楼”。

总的来说，挖掘带有价值取向，分析没有价值取向。