大數據、數據分析和數據挖掘在處理數據的方式和目標上存在明顯的區別。

1、大數據

大數據通常指的是在現有技術條件下無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。它具有規模大、種類雜、快速化、價值密度低等特點，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。大數據的“大”是一個相對概念，沒有具體標準，如果一定要給一個標準，那么10-100TB通常稱為大數據的門檻。

2、數據分析

數據分析是一個大的概念，指通過數學與計算機科學相結合的方法對數據進行處理，以得出有意義的結論。數據分析可以包括數據統計、OLAP、數據挖掘等多種層次。

3、數據挖掘

數據挖掘是從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。

總之，大數據是一個比較寬泛的概念，它涵蓋了很多不同的技術和方法，包括數據分析、數據挖掘等。而數據分析和數據挖掘則是處理和分析大數據的兩種重要手段，它們在處理數據的方式和目標上有所不同。