数据挖掘是数据分析的重要手段，而数据分析本身除了数据挖掘以外，也有普通计算加减乘除，在多维多视角基础上来统计，看看指标结果、指标趋势、占比、同比环比等等，这也是一种数据分析。

但是谈到业务分析的时候，情况就比上述又要复杂很多。首先业务分析是BI的最直接手段，BI通过业务分析来实现商业智能，那么业务分析和数据分析有啥区别和关系呢？

举个例子，某企业销售强弱不均，客户需要知道原因。通常会直接多维统计各大区销售KPI，占比、同比、环比等，来定位哪些属于好，哪些属于不好，这就是最通常的数据分析。接下来客户会问，既然A区销售得好，B区销售不好，那有什么区别，共性是什么？于是数据分析人员通过数据挖掘，找出销售得好的共性主要是商品周转明显快很多、回头客贡献高、平均毛利也较高。

这时候客户就问，既然有3大特征，我们怎么样才能将做的差的，也符合上述主要特征呢？于是业务分析派上用场，商品周转明显快，那是因为货品配置合理、库存缺、满预警都得到及时处理。回头客贡献大，因为A区服务普遍好，客服KPI指标明显高，活动针对性强，后续跟踪服务及时。毛利高是因为，A区选择总部的促销手段的时候，针对性强，根据总部BI数据能及时调整促销策略，避免不必要的毛利损失，但以其他服务和优惠来增加客户体验。

业务分析完毕，高层马上令B做调整，期待上述业务KPI都要改善，提高整个公司业绩，由BI持续跟踪相关业务分析结果，及时纠正新的业务问题，发现深入问题及时进行数据分析和数据挖掘.

以上内容我想可以清晰地解释数据分析、数据挖掘、业务分析、BI等多种概念的关系。纯属虚构，如有雷同，敬请见谅。