数据透视分析和数据挖掘都是数据分析领域的重要概念，但它们有一些区别。数据透视分析是一种基于现有数据进行总结、提炼和汇总的技术，通常用于生成报表、表格和可视化结果，以帮助用户更好地理解数据之间的关系。数据透视分析通常是基于已有数据进行简单的数据探索和展示。
而数据挖掘则是一种更深入的分析方法，它主要关注于发现隐藏在大规模数据背后的模式、规律和趋势。数据挖掘不仅限于简单的数据展示，还包括数据的预测、分类、聚类等复杂分析技术。数据挖掘通常需要运用统计学、机器学习和人工智能等方法。
因此，数据透视分析更侧重于数据的展示和总结，而数据挖掘更注重于数据的深层挖掘和分析，以发现其中的潜在价值。两者在数据分析领域都有各自重要的应用价值，可根据具体需求选择合适的方法来处理数据。