1、数据处理就是对数据进行运算，包括算术运算、逻辑运算以及复杂的数据模型求解。信息加工就是指把收集来的原始信息进行处理使之成为二次信息的行为。信息加工和数据处理本来就没有严格的区分，广义的说，凡是涉及数据的收集、存储、加工和传输的每个过程均称之为数据处理。而信息加工是狭义的数据处理。
2、其区别是：数据时物理的，而数据是释义的；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。
3、【区别】数据是对客观事物记录下来的可以鉴别的符号。这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等；信息是经过加工后并对客观世界产生影响的数据。数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。数据反映的是事物的表象，信息反映的是事物的本质。
4、重复度不同：数据是一些定性定量的数值，是存在大量相同数值的。信息是回答不确定性问题的，是不会有重复的。如果相同的实体有了不同的本质或概念，那就是两条信息。只是两条信息那条更准确的问题。规律、知识也一样，都是信息不重复的表现。在信息系统中，经常会听到，重复数据占用大量空间。
5、关于信息和数据的联系和区别，信息与数据的联系与区别这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！1：数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等：例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。
6、联系：数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。区别：概念不同，数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
1、数据分类与处理的作用主要表现为集中、系统地反映客观实际。确保数据的内容完善和格式统一。发现规律，实现深度挖掘。分类算法：在一群已知类别标号的样本中，训练一种分类器，对未知样本进行分类。它是集中有监督的学习。
2、数据分类与处理的作用主要表现为： 集中、系统地反映客观实际发现规律，实现深度挖掘确保数据的内容完善和格式统一。数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
3、作用如下：精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户需要，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。最典型的一个例子是，现在很多商家会分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销。
数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。
第技术升级、应用便捷 目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。
数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。
数据分析与数据挖掘的目标不同：数据分析针对特定群体，通过拆解、分析和重组数据来识别问题所在；而数据挖掘关注不特定群体，从数据内在联系出发，结合业务、用户和数据进行深入洞察。 两者思考方式有别：数据分析基于客观数据验证和假设，而数据挖掘不设假设，侧重于模型输出的评判标准。
数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。2，数据分析（狭义）：定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。
数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。
主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
区别：计算机编程能力的要求不同 在对行业的理解的能力不同 专业知识面的要求不同 总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。相同：都跟数据打交道。知识技能有很多交叉点。在职业上他们没有很明显的界限。
