大数据分析算法和数据挖掘是两个相关但不同的概念。
首先，让我们来了解一下这两个概念：
1. 大数据分析算法：这是一种用于处理大规模数据集的算法，通常涉及使用高性能计算资源（如分布式计算框架）来执行复杂的数据分析任务。这些算法可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。例如，Hadoop MapReduce是一种常用的大数据处理框架，它允许用户将大规模数据集分解为多个小任务，然后并行处理这些任务。
2. 数据挖掘：这是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术和过程。数据挖掘通常包括以下步骤：数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估和结果解释。数据挖掘的目标是从数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，以便更好地了解数据、做出决策或预测未来事件。
现在，让我们来回答你的问题：大数据分析算法属于数据挖掘吗？
答案是肯定的。大数据分析算法是数据挖掘的一个子集，它们都是用于从大规模数据中提取有用信息的技术。然而，大数据分析算法更侧重于处理大规模数据集，而数据挖掘则更侧重于从数据中提取有用的信息和模式。因此，虽然两者都涉及到从数据中提取信息，但它们的侧重点和应用领域有所不同。
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