目的不同
数据分析侧重于对现有数据的总结和解释，使用统计分析、回归等方法来理解数据的分布、趋势和关联，以支持决策制定。例如，在商业中，它帮助通过历史销售数据优化未来策略。
数据挖掘则专注于从大量数据中发现未知的、潜在的规律和模式，通过机器学习、人工智能和统计学方法自动揭示数据内部的结构和联系。比如，通过消费习惯识别顾客的购买偏好，用于个性化营销。
方法与技术
数据分析的方法包括对比、分组、交叉分析等，更多依赖于描述性统计和一些基本的预测模型。
数据挖掘则涉及更复杂的算法，如决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等，目的是建立模型来预测未知情况或发现数据中的隐藏模式。
应用场景
数据分析广泛应用于各个行业，提供直接的业务见解，如金融风险评估、市场趋势分析、用户行为理解等。
数据挖掘常用于需要深度数据探索的场景，如推荐系统、客户细分、异常检测等，它更依赖于数据的内在结构和模式识别。
薪资与职业发展
通常情况下，由于数据挖掘对技术深度的要求更高，同级别同经验的数据挖掘岗位薪资可能高于数据分析。
数据分析的职业路径可能更偏向于业务管理或数据产品方向，而数据挖掘则可能导向成为数据科学家或更深入的技术专家。
数据分析作为连接业务和技术的桥梁，入门门槛相对较低，但职业护城河可能不如数据挖掘深厚，后者因技术密集度高而有较高的岗位安全性。
结论
尽管两者都致力于从数据中提取价值，但数据挖掘更侧重于自动发现和模型构建，而数据分析则更注重于解释性和支持决策。选择哪个方向，取决于个人的兴趣、技能背景以及职业规划。
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