数据挖掘（Data Mining）和OLAP（Online Analytical Processing）都是处理大数据的方法，但它们之间存在显著的区别。
数据挖掘和OLAP的定义
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数据挖掘：是一项分析大数据集的工程，目标是发现数据中潜在的模式、趋势、规律，以及从数据中获取价值信息的过程。
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OLAP：是一种多维数据分析，提供了复杂的元素共性和维度分类、多维数据聚合等功能，用于支持用户快速计算和分析业务数据。
数据挖掘和OLAP的区别
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目的不同：
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数据挖掘的主要目的是帮助用户发现需要的信息和潜在的固定规律，以便做出有意义的决策。
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OLAP的主要目的是帮助用户快速分析和计算业务数据的多维数据，以了解业务情况。
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数据处理方式不同：
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数据挖掘是从大规模数据中挖掘出隐含的、先前未知的信息，需要运用机器学习、人工智能等技术，经过数据采集、预处理、建模、评估等步骤来处理数据。
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OLAP是以多维数据透视(聚集)操作为核心，多维数据分析是基于维度的操作。
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数据来源不同：
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数据挖掘基于各种来源的数据，例如业务数据、传感器信息、用户日志等，数据类型多样且分散在各地。
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OLAP主要基于维度分析，数据来源通常是企业的数据仓库或者数据集市，数据存储在关系数据库或者其他多维存储中。
示例
以一个电商企业为例，电商企业的销量和用户数据较大，涉及的数据类型也多样，因此需要数据挖掘和OLAP两种方法来处理数据。
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数据挖掘：通过对用户购买数据的分析，电商企业可以发现一些隐含的规律，例如：
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针对促销区域的营销活动，用户购买量会明显增加。
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在某些时间点，特定产品的销售量会大幅度增加。
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OLAP：通过基于多维数据分析的方式，企业可以研究销售数据的各个维度，例如：
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对某个品牌、某个销售渠道、某个价格区间等方面进行分析，以迅速了解不同维度之间的关系。
- 对销售数据中现在的状态与过去的趋势进行比较。
通过上述例子可以发现，数据挖掘和OLAP的主要差异在于目的、处理方式和数据来源等方面。企业需要根据自身需求来选择使用哪种方式，从而更加专注地分析和处理数据。
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