資料探勘DM與聯機分析處理DLAP都屬於分析型工具，但兩者之間有著明顯的區別。DM是一種挖掘型工具，DM它能自動地發現隱藏在資料中的模式( Pattern)。DM是一種有效地從大量資料中發現潛在資料模式、作出預測性分析的分析工具，它是現有的一些人工智慧、統計學等成熟技術在特定的資料庫領域中的應用。DM與其他分析型工具最大的不同在於:它的分析過程是自動的。一個成熟的DM系統，除了具有良好的核心的技術外，還應該具有開放性的結構，友好的使用者介面。DM的使用者不必提出確切的問題，而只需DM去挖掘隱藏的模式並預測未來的趨勢，這樣更有利於發現未知的事實。 OLAP是一種自上而下、不斷深入的分析工具:使用者提出問題或假設，OLAP負責從上至下深入地提取出關於該問題的詳細資訊，並以視覺化的方式呈現給使用者。與DM相比，OGAP更多地依靠使用者輸入問題和假設，但使用者先入為主的侷限性可能會限制問題和假設的範圍，從而影響最終的結論。因此，作為驗證型分析工具，QLAP更需要對使用者需求有全面而深入的瞭解。 顯然，從對資料分析的深度的角度來看，SLAP位於較淺的層次，而Dh}所處的位置則較深。如果按E.F. Codd的資料分析模型來區分這兩者，那麼應該說OLAP實現瞭解釋模型和思考模型，而DNd則實現了更深的第四層—公式模型。所處分析模型層次的不同決定了這兩者的分析能力和所能回答的問題種類也不相同。
資料探勘DM與聯機分析處理DLAP都屬於分析型工具，但兩者之間有著明顯的區別。DM是一種挖掘型工具，DM它能自動地發現隱藏在資料中的模式( Pattern)。DM是一種有效地從大量資料中發現潛在資料模式、作出預測性分析的分析工具，它是現有的一些人工智慧、統計學等成熟技術在特定的資料庫領域中的應用。DM與其他分析型工具最大的不同在於:它的分析過程是自動的。一個成熟的DM系統，除了具有良好的核心的技術外，還應該具有開放性的結構，友好的使用者介面。DM的使用者不必提出確切的問題，而只需DM去挖掘隱藏的模式並預測未來的趨勢，這樣更有利於發現未知的事實。 OLAP是一種自上而下、不斷深入的分析工具:使用者提出問題或假設，OLAP負責從上至下深入地提取出關於該問題的詳細資訊，並以視覺化的方式呈現給使用者。與DM相比，OGAP更多地依靠使用者輸入問題和假設，但使用者先入為主的侷限性可能會限制問題和假設的範圍，從而影響最終的結論。因此，作為驗證型分析工具，QLAP更需要對使用者需求有全面而深入的瞭解。 顯然，從對資料分析的深度的角度來看，SLAP位於較淺的層次，而Dh}所處的位置則較深。如果按E.F. Codd的資料分析模型來區分這兩者，那麼應該說OLAP實現瞭解釋模型和思考模型，而DNd則實現了更深的第四層—公式模型。所處分析模型層次的不同決定了這兩者的分析能力和所能回答的問題種類也不相同。