数据分析和数据挖掘哪个前景好?

数据分析和数据挖掘的前景都很好，但数据挖掘在技术深度和薪资潜力上更胜一筹。数据挖掘需要更强的编程和算法能力，适合喜欢解决复杂问题的人。数据分析更偏向业务应用，入门门槛较低，需求量大。选择哪个取决于个人兴趣和技能方向。

对比

数据挖掘：数据挖掘专注于从海量数据中提取隐藏模式和规律，常用Python、R等工具，涉及机器学习和深度学习技术。这个领域需要扎实的数学基础和编程能力，薪资普遍较高，适合长期深耕技术的人。随着人工智能的发展，数据挖掘的应用场景会越来越广，比如金融风控、医疗诊断等。

数据分析：数据分析更侧重于解读数据并支持业务决策，常用Excel、Tableau等工具，强调数据可视化和报告能力。这个领域对业务理解要求高，入门门槛较低，适合沟通能力强的人。市场需求稳定，几乎所有行业都需要数据分析人才，但技术深度相对较浅。