数据分析VS数据挖掘到底要怎么选？

我经常收到这样的问题：某某专业可以学数据分析或者人工智能吗？问这样一些问题的朋友其实还是不够了解数据分析或者人工智能的特点。今天就来为大家再捋一捋，到底什么人适合学数据分析？什么样的人适合学人工智能或者数据挖掘？

·首先数据分析单从学习的难度上来讲，数据分析肯定比数据挖掘要容易得多，但从解决问题方面来讲，数据分析其实效率更高。因为数据分析本质上来讲就是为业务解决问题的，不是偏技术研究方向。比如某个产品，今天的日活数据不到平时的50%，让你分析原因。又或者说某某产品根据目前的销量表现，分析评估是否需要加大推广，这些都是数据分析。

日常经常需要面对和解决的问题，但这些问题对于数据分析来说可能三五天就能分析解决了。而数据挖掘经常研究一个模型就要半个月，或者一个月甚至更久才能研究出来一个可用的模型。毫不夸张地说，目前所有的数据分析基本都是基于业务型的数据分析。

因此数据分析比较适合对业务有深入理解，喜欢独立思考，善于沟通和交流的人去学习。技术要求不高，能够掌握Excel，Python以及一些常用的可视化工具，同时具备基本的数据思维和方法就可以了。所以入门数据分析门槛相对较低，大多数专业的人都适合去学习，包括文科的同学。

·再来说说数据挖掘，其实我建议有能力的同学当下最好去学习数据挖掘人工智能。这个话我在一年前在我的知识星球上就有说过，为什么？因为相比数据分析，数据挖掘目前的就业前景更好，同时薪资也相对更高。但数据挖掘比数据分析学起来难度要大一些，有一定的学习门槛，不是人人都适合去学的，比较适合数学，计算机，或者说编程方面有一定基础的朋友。

所以数据挖掘，我更推荐理工科专业的朋友去学习。如果你喜欢搞技术研究，能够保持不断学习，学数据挖掘是非常适合你的。当然学数据挖掘除了拼脑力以外，还有一个很重要的点，那就是要耐得住寂寞。很多时候遇到技术问题需要你自己想办法去攻克，它是偏技术研究和应用的方向，所以保持学习很重要。

学习数据挖掘是你走进人工智能的机会。大家都知道人工智能是未来的趋势，希望你能抓住这次历史的新机遇。要知道一个道理就是有价值的事情，它通常都是不容易的，希望大家根据自己的实际能力进行选择。

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