数据分析、数据挖掘和程序开发在数据领域各自发挥着重要作用。数据分析是对数据进行描述性统计、探索性数据分析、验证性数据分析等，以获取数据的特征和规律。数据挖掘则是通过算法和模型对数据进行深度分析，发现数据中的关联、趋势和异常，为决策提供支持。而程序开发则是通过编写代码，实现数据的收集、存储、处理和可视化等功能。三者之间的联系在于，它们都是以数据为核心，通过不同的方法和工具来探索数据的规律和特征，为决策提供支持。而差异则在于，数据分析更侧重于数据的描述和规律发现，数据挖掘更侧重于数据中的关联和异常发现，程序开发则更侧重于数据的处理和可视化。
举个例子： 盖房子。
程序开发是建造房屋，这是数据分析、数据挖掘的前提，但你可以直接获取其他房屋的数据，仍然需要有人先建造一个架子。
数据分析是根据电压使用、进出门的情况来分析和判断房子里住了多少人。
数据挖掘是根据数据分析报告发现数据底部的一些问题，这个家庭只有三个人，但每月使用100吨水，水管有问题还是表有问题？
用比较流行的说法来表达，但主要是让老铁老了解
oltp数据挖掘名词解释？
OLTP：
在线事务处理系统(OLTP)，也被称为交易处理系统，其基本特征是客户的原始数据可以立即传输到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，这样做的最大优点是可以立即处理输入的数据，并及时回答，又称实时系统(Real time System)，系统性能是衡量在线事务处理系统的重要性能指标，具体体现在实时响应时间上(Response Time)，也就是说，用户在终端上发送数据后，需要时间到计算机来回复这个请求，OLTP广泛应用于股票、通信等行业。
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