数据分析是不是比数据挖掘含金量低不少，并且职业前景和钱景远远不如数据挖掘？
很多刚接触这个领域的朋友，在看到“数据分析”和“数据挖掘”这两个词时，总会觉得后者听起来更“高大上”，好像含金量就比前者高不少，职业前景和薪资待遇也因此被认为会“远甩”数据分析几条街。这种看法，我得说，确实有其道理，但远非全貌，甚至有些过于简单粗暴了。
咱们得先弄明白，这两者到底是怎么回事。
数据分析，更像是“看懂数据”
你可以把数据分析想象成一个经验丰富的侦探，他拿到了一堆案发现场的线索（数据），他的工作就是把这些散乱的线索整理起来，找出模式，揭示真相。他会问“发生了什么？”，“为什么会发生？”，“现在是什么情况？”。他需要理解业务，知道什么样的数据是有价值的，如何通过数据来回答业务上的具体问题。比如，一个电商公司想知道为什么最近的销售额下滑了，数据分析师就会去分析用户购买行为、商品浏览量、营销活动效果等等，找出是哪个环节出了问题，然后给出一个“把某个广告位加大投放量”或者“优化某个页面的用户体验”这样的建议。
这里面的“含金量”体现在哪里呢？首先是对业务的深刻理解。不是简单地跑个SQL，做个报表，而是要懂得业务逻辑，知道哪些数据指标能反映业务的健康度，哪些分析方法能触及问题的本质。其次是统计学、概率论的基础知识，以及各种可视化工具和BI平台的使用熟练度。一个优秀的数据分析师，能把复杂的数据用清晰的图表和简洁的语言解释给不懂技术的老板听，让他明白问题所在，并做出正确的决策。这本身就是一项非常宝贵的技能。
数据挖掘，更像是“从数据里‘淘金’”
数据挖掘则更像是那个深入矿脉，用更专业的设备去探测、提炼黄金的矿工。它不只是看“发生了什么”，更关注“未来会发生什么”，或者“如何让什么发生”。它会问“接下来会发生什么？”，“我们怎么才能预测用户的流失？”，“怎样才能为用户推荐他最可能喜欢的商品？”。它会用到更复杂的数学模型、算法，比如回归分析、分类算法、聚类算法、关联规则等等，通过这些算法来发现数据中隐藏的、不易察觉的模式和规律，并利用这些规律来做预测或驱动决策。
数据挖掘的“含金量”就体现在对算法的掌握和应用，对数学统计学更深入的理解，以及处理大规模、高维度数据的能力。一个好的数据挖掘工程师，可能需要懂一些编程语言（Python、R是常见的），熟悉机器学习的框架，并且能够根据实际问题选择合适的算法，对模型进行调优，最终产出可以落地的预测模型或者智能推荐系统。
“含金量”和“钱景”，没那么简单的一刀切
现在我们回到那个核心问题：数据分析是不是比数据挖掘含金量低，钱景也差？
我认为，“含金量”和“钱景”并非能简单地用“低”和“高”来一刀切。
首先，两者是相互关联，并且有重叠的。 很多数据挖掘的项目，最终还是需要数据分析师来解读模型的结果，然后转化为业务语言。反过来，很多好的数据分析，也离不开一些基础的挖掘技术来发现更深层次的规律。你可以把数据分析看作是挖掘的“前置”和“后置”部分，也可能是挖掘的“简化版”或者“应用版”。
其次，“含金量”很大程度上取决于“执行者”和“应用场景”。
执行者： 如果一个做数据分析的人，仅仅是停留在会做报表、会做柱状图的层面，那确实和真正能洞察业务、驱动增长的数据分析师有天壤之别。同理，如果一个数据挖掘工程师，只是能套用现成的算法，却不懂背后的原理，也无法解决实际问题，那也谈不上高含金量。真正的高含金量，在于这个人对业务的理解、对数据的敏感度、解决问题的能力，以及沟通和表达能力。 一个顶尖的数据分析师，他能通过对业务的深刻理解，发现数据背后真正有价值的信息，并将其转化为可执行的商业策略，这比一个只会套公式但不懂业务的数据挖掘工程师，其价值可能更高。
应用场景： 如果一个公司只需要分析历史销售数据来了解趋势，那么高级的数据挖掘技术可能就显得“杀鸡用牛刀”。但如果这家公司要构建一个智能推荐系统，或者进行精准的用户画像和预测，那么数据挖掘的价值就立刻凸显出来。
职业前景和钱景：这是一个“赛道”而非“单线”
至于职业前景和钱景，这同样不是一个简单的“谁比谁强”的问题。
数据分析师的“钱景”： 随着数字化转型的深入，几乎所有公司都需要知道自己的业务做得怎么样，数据分析师的需求量一直非常大，而且非常稳定。初级数据分析师可能入门门槛相对较低，薪资也相对普通，但一旦你能够真正理解业务、具备优秀的分析和沟通能力，成为一个资深的数据分析师，甚至转向业务分析、产品分析、增长分析等方向，你的价值和薪资都会有非常可观的增长。很多时候，一个能直接为公司带来多少销售额或者降低多少成本的分析师，他的“钱景”一点也不比数据挖掘差。
数据挖掘的“钱景”： 数据挖掘，尤其是涉及到机器学习、深度学习、人工智能等领域，确实因为其技术门槛和对人才的稀缺性，整体的薪资水平会偏高一些，尤其是一些顶尖的算法工程师、AI科学家，他们的薪资往往非常诱人。这是因为掌握这些高级技能的人相对较少，并且这些技术往往能直接带来颠覆性的产品和业务增长。
然而，这并不意味着所有的数据挖掘岗位都比数据分析岗位“钱景”更好。 很多时候，数据挖掘的技术需要与具体的业务场景相结合才能产生价值。如果脱离了业务，再高深的算法也可能只是“空中楼阁”。
更重要的，是“结合”和“迁移”。
我认为，最理想的状态是“数据分析+数据挖掘”。一个既懂业务、能做扎实的数据分析，又能运用数据挖掘技术去挖掘更深层次规律的复合型人才，其职业前景和“钱景”会远远超过只懂其中一个领域的人。
比如，一个优秀的增长产品经理，他可能需要懂数据分析来衡量产品效果，同时也需要懂一些数据挖掘的技术来做用户分层、预测流失用户，然后针对性地制定增长策略。
所以，当你听到“数据分析”和“数据挖掘”时，与其去纠结谁的“含金量”更高，不如思考：
1. 我个人的兴趣和优势在哪里？ 我是更喜欢沉浸在数据里寻找规律，还是更喜欢通过数据来解答业务问题，并与人沟通？
2. 我想进入什么样的行业和公司？ 不同的公司对这两类人才的需求侧重点是不同的。
3. 我如何将这两者结合起来，形成自己的核心竞争力？
总而言之，数据分析和数据挖掘都是非常有价值的技能，也都有广阔的职业前景和可观的“钱景”。关键在于你如何去学习、去实践，以及如何将这些技能与你所处的业务环境巧妙地结合起来。不要被概念的标签所限制，而是要深入理解它们背后的核心能力和应用价值。
咱们得先弄明白，这两者到底是怎么回事。
数据分析，更像是“看懂数据”
你可以把数据分析想象成一个经验丰富的侦探，他拿到了一堆案发现场的线索（数据），他的工作就是把这些散乱的线索整理起来，找出模式，揭示真相。他会问“发生了什么？”，“为什么会发生？”，“现在是什么情况？”。他需要理解业务，知道什么样的数据是有价值的，如何通过数据来回答业务上的具体问题。比如，一个电商公司想知道为什么最近的销售额下滑了，数据分析师就会去分析用户购买行为、商品浏览量、营销活动效果等等，找出是哪个环节出了问题，然后给出一个“把某个广告位加大投放量”或者“优化某个页面的用户体验”这样的建议。
这里面的“含金量”体现在哪里呢？首先是对业务的深刻理解。不是简单地跑个SQL，做个报表，而是要懂得业务逻辑，知道哪些数据指标能反映业务的健康度，哪些分析方法能触及问题的本质。其次是统计学、概率论的基础知识，以及各种可视化工具和BI平台的使用熟练度。一个优秀的数据分析师，能把复杂的数据用清晰的图表和简洁的语言解释给不懂技术的老板听，让他明白问题所在，并做出正确的决策。这本身就是一项非常宝贵的技能。
数据挖掘，更像是“从数据里‘淘金’”
数据挖掘则更像是那个深入矿脉，用更专业的设备去探测、提炼黄金的矿工。它不只是看“发生了什么”，更关注“未来会发生什么”，或者“如何让什么发生”。它会问“接下来会发生什么？”，“我们怎么才能预测用户的流失？”，“怎样才能为用户推荐他最可能喜欢的商品？”。它会用到更复杂的数学模型、算法，比如回归分析、分类算法、聚类算法、关联规则等等，通过这些算法来发现数据中隐藏的、不易察觉的模式和规律，并利用这些规律来做预测或驱动决策。
数据挖掘的“含金量”就体现在对算法的掌握和应用，对数学统计学更深入的理解，以及处理大规模、高维度数据的能力。一个好的数据挖掘工程师，可能需要懂一些编程语言（Python、R是常见的），熟悉机器学习的框架，并且能够根据实际问题选择合适的算法，对模型进行调优，最终产出可以落地的预测模型或者智能推荐系统。
“含金量”和“钱景”，没那么简单的一刀切
现在我们回到那个核心问题：数据分析是不是比数据挖掘含金量低，钱景也差？
我认为，“含金量”和“钱景”并非能简单地用“低”和“高”来一刀切。
首先，两者是相互关联，并且有重叠的。 很多数据挖掘的项目，最终还是需要数据分析师来解读模型的结果，然后转化为业务语言。反过来，很多好的数据分析，也离不开一些基础的挖掘技术来发现更深层次的规律。你可以把数据分析看作是挖掘的“前置”和“后置”部分，也可能是挖掘的“简化版”或者“应用版”。
其次，“含金量”很大程度上取决于“执行者”和“应用场景”。
执行者： 如果一个做数据分析的人，仅仅是停留在会做报表、会做柱状图的层面，那确实和真正能洞察业务、驱动增长的数据分析师有天壤之别。同理，如果一个数据挖掘工程师，只是能套用现成的算法，却不懂背后的原理，也无法解决实际问题，那也谈不上高含金量。真正的高含金量，在于这个人对业务的理解、对数据的敏感度、解决问题的能力，以及沟通和表达能力。 一个顶尖的数据分析师，他能通过对业务的深刻理解，发现数据背后真正有价值的信息，并将其转化为可执行的商业策略，这比一个只会套公式但不懂业务的数据挖掘工程师，其价值可能更高。
应用场景： 如果一个公司只需要分析历史销售数据来了解趋势，那么高级的数据挖掘技术可能就显得“杀鸡用牛刀”。但如果这家公司要构建一个智能推荐系统，或者进行精准的用户画像和预测，那么数据挖掘的价值就立刻凸显出来。
职业前景和钱景：这是一个“赛道”而非“单线”
至于职业前景和钱景，这同样不是一个简单的“谁比谁强”的问题。
数据分析师的“钱景”： 随着数字化转型的深入，几乎所有公司都需要知道自己的业务做得怎么样，数据分析师的需求量一直非常大，而且非常稳定。初级数据分析师可能入门门槛相对较低，薪资也相对普通，但一旦你能够真正理解业务、具备优秀的分析和沟通能力，成为一个资深的数据分析师，甚至转向业务分析、产品分析、增长分析等方向，你的价值和薪资都会有非常可观的增长。很多时候，一个能直接为公司带来多少销售额或者降低多少成本的分析师，他的“钱景”一点也不比数据挖掘差。
数据挖掘的“钱景”： 数据挖掘，尤其是涉及到机器学习、深度学习、人工智能等领域，确实因为其技术门槛和对人才的稀缺性，整体的薪资水平会偏高一些，尤其是一些顶尖的算法工程师、AI科学家，他们的薪资往往非常诱人。这是因为掌握这些高级技能的人相对较少，并且这些技术往往能直接带来颠覆性的产品和业务增长。
然而，这并不意味着所有的数据挖掘岗位都比数据分析岗位“钱景”更好。 很多时候，数据挖掘的技术需要与具体的业务场景相结合才能产生价值。如果脱离了业务，再高深的算法也可能只是“空中楼阁”。
更重要的，是“结合”和“迁移”。
我认为，最理想的状态是“数据分析+数据挖掘”。一个既懂业务、能做扎实的数据分析，又能运用数据挖掘技术去挖掘更深层次规律的复合型人才，其职业前景和“钱景”会远远超过只懂其中一个领域的人。
比如，一个优秀的增长产品经理，他可能需要懂数据分析来衡量产品效果，同时也需要懂一些数据挖掘的技术来做用户分层、预测流失用户，然后针对性地制定增长策略。
所以，当你听到“数据分析”和“数据挖掘”时，与其去纠结谁的“含金量”更高，不如思考：
1. 我个人的兴趣和优势在哪里？ 我是更喜欢沉浸在数据里寻找规律，还是更喜欢通过数据来解答业务问题，并与人沟通？
2. 我想进入什么样的行业和公司？ 不同的公司对这两类人才的需求侧重点是不同的。
3. 我如何将这两者结合起来，形成自己的核心竞争力？
总而言之，数据分析和数据挖掘都是非常有价值的技能，也都有广阔的职业前景和可观的“钱景”。关键在于你如何去学习、去实践，以及如何将这些技能与你所处的业务环境巧妙地结合起来。不要被概念的标签所限制，而是要深入理解它们背后的核心能力和应用价值。
网友意见
我的看法反而是相反的，数据挖掘在我看来更容易遇到职业天花板，这也是大部分中后台岗位的特性。
在大部分公司，所谓的挖掘和分析没有那么严格的区分。就算只从字面意思上去理解，“挖掘”是“分析”的前置作业，或者说是分析的一种手段。所以简单来说，数据分析需要的编程和机器学习的成分比较低，但更需要对于业务、商务的理解。而数据挖掘就像其他答主的说的那样，属于中台工作。往后台走就不需要操心业务上的内容，只要按照要就处理数据建模即可。
在机器学习、Python、R、各种可视化工具等概念火起来前，其实大部分数据分析都是用Excel做的。只不过随着这些技术和工具的发展与普及，数据分析的工具栈也发生了变化。同样的，岗位细分或者说新岗位也被造出来了。我觉得区分数据挖掘和数据分析岗的标准是，你的工作是否需要参与商业决策，或者提供商业决策的支持。如果有，那就是分析性质更重。
而从远景上看，数据分析的价值在于提供有意义的商业决策，而数据挖掘的重点是熟悉的使用最新的统计、机器学习方法正确的建模。这俩岗位从某种意义上说走的分别是业务线和技术线，存在互补。前者可能更容易转向决策管理，后者会因为技术浓度高而有比较大的岗位安全。
举个简单的例子，我在 如何对用户进行聚类分析？里面讲了这么一个例子。
我们曾经对某国外彩票公司的销售数据进行分析，并针对不同购买风格的用户制定不同的销售策略。在过程中，我们对数据进行清理，并使用无监督聚类的方法把客户分为了4个群体。
之后我们对4个群体进行了进一步的数据分析，并验证是否符合商业逻辑，并得到：
- “高购买力忠实客户”：花了很多钱的忠实客户，他们可能常年购买且花费不菲
- “普通忠实客户”：常年购买，但每次的购买额度都不大
- “刺激性消费单次购买者”：只购买了几次，但是一掷千金
- “谨慎的单次购买者”：只购买了一次，只买了很少的彩票
在这个过程中，数据挖掘主要负责的部分就是怎么把客户用聚类的方法分成多个族群，保证建模的正确性（合理性）。而数据分析的作用是在得到合理的群体分类后，给他们打上“行为标签”，并考虑如何制定相应的促销策略。两者必须搭配着来--你的聚类结果需要回归到现实的商业逻辑上去，这样才有意义。
再微观一点的话，我觉得「数据分析」和「数据挖掘」：
- 从工作内容上来看，二者都需要和数据打交道，因此必备的基本功（数据清理、可视化、SQL等）都是必要的。不同之处在于，数据分析是向商业决策方向走，而数据挖掘则像是模型方向走。换句话说，前者的工作重心是更好的把数据中价值整理呈现出来，使得管理层可以使用。而后者的工作重点是从模型的角度继续深入，挖掘那些不易获得的有用信息。它们的关系更像是：数据挖掘<->数据分析<->商业决策，数据分析可以被认为是商科里面的工科，工科里面的商科，处于桥梁位置。
- 从就业难度上来说，前者明显低于后者，因此可预期的是薪资水平会显著低于后者，这点需要特别注意。另一个趋势是很多海内外学校都在开办一年制的商业分析硕士，因此单纯是数据分析的职业护城河比较低，可能有被替代的风险。
- 从职业发展上来看，数据挖掘走的是技术路线，一定程度上更容易遇到职业天花板。而数据分析因为和商业决策走得比较近，因此在合适的时候更容易向管理和决策岗位发展，更加灵活。
- 事实上很多公司对于二者的分工不是非常清楚，基本上是什么都做。同时不少公司的数据岗位的技术水准其实是非常肤浅的，并不需要过硬的技术，甚至无需编程只用Excel就可以。
在2021年的背景下看，我认为做技术岗的人也要培养和理解商业逻辑和价值，光懂模型是远远不够的。技术岗正在趋于饱和的强竞争。只有理解模型想要达成的商业价值，才有可能获得更大的个人价值。
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