データマイニングとは、大量の非構造化・構造化データから未知のパターンや有用な情報を自動抽出する技術です。機械学習やアルゴリズムを用いて、人間が気づかない相関関係や異常値を発見することが特徴。ビジネスインテリジェンスや予測モデル構築に活用されます。
統計分析とは、集計したデータに統計的手法を適用し、数値の分布や関連性を解釈する方法論です。仮説検証や推測統計を重視し、標本から母集団の特性を推定することが特徴。確率論に基づき、結果の信頼性を数値化します。
使う場面：データマイニングは「未知のパターン発見」が目的で、統計分析は「仮説の真偽判定」が目的です。ニュアンス：前者は探索的・発見志向、後者は検証的・確認志向。対象：前者は構造化・非構造化の大規模データ全般、後者は定量化されたサンプルデータを重視します。
隠れた規則性や予測モデルが必要ならデータマイニング。既知の仮説を検証したい、または結果の統計的妥当性を示したい場合は統計分析を選びましょう。両者は補完関係にあります。