數據分析和數據挖掘在入行門檻、職業發展和薪酬水平等方面存在顯著差異。以下是對這兩者的詳細對比：

1、入行門檻

數據分析：數據分析的入行門檻相對較低，但近年來逐漸提高。數據分析師通常要求具備良好的業務理解能力和統計分析基礎，掌握SQL、Excel、BI工具和PPT等技能即可滿足大部分工作需求。

數據挖掘：相比之下，數據挖掘的入行門檻更高，一般要求更強的技術背景，如985高校碩士學歷，知名互聯網公司項目經驗等。數據挖掘師需要具備深厚的編程能力、機器學習知識和算法應用能力。

2、職業發展

數據分析：數據分析崗位走管理路線，強調分析策略和業務知識，職責包括搭建數據分析體系、支撐領導決策、制定數據規范等。隨著經驗的積累，數據分析師可以逐步晉升為高級分析師、數據分析經理等職位。

數據挖掘：數據挖掘更偏向技術路線，職責涵蓋從大量數據中提取隱藏的、有價值的信息，建立預測模型等。數據挖掘師的職業路徑包括成為算法工程師、推薦系統工程師等高端技術崗位。

3、薪酬水平

數據分析：數據分析崗位的整體薪酬較數據挖掘低，但優秀的數據分析師通過提升業務理解和分析深度，也能獲得較高的薪資。

數據挖掘：由于技術要求高，數據挖掘崗位的薪酬普遍高于數據分析崗位，尤其是在算法工程化和深度學習等領域的專家，薪酬更具競爭力。

4、技能要求

數據分析：側重業務知識、統計學基礎以及數據處理工具的使用，工具包括Excel、SQL、Python等。

數據挖掘：要求更強的技術實現能力，包括編程(Java、C++)、機器學習算法和模型開發等。

5、行業應用

數據分析：廣泛應用于市場營銷、客戶服務、人力資源管理等領域，通過對歷史數據的統計學分析，支持企業決策和優化運營。

數據挖掘：主要應用于需要預測和模式識別的場景，如推薦系統、風險評估、用戶行為分析等，通過建立模型預測未來行為。

6、工作內容

數據分析：主要負責數據清洗、處理、分析和可視化，撰寫分析報告并呈現分析結果，以輔助業務決策。

數據挖掘：專注于從海量數據中發掘有價值的信息，構建并優化數據模型，進行分類、聚類、關聯規則分析等。

7、公司規模

數據分析：在大公司的需求較高，許多大企業依賴數據分析來優化管理和決策。

數據挖掘：在小型和中型公司中需求較高，這些公司更傾向于技術創新和數據驅動的業務發展。

綜上所述，數據分析和數據挖掘雖然都是處理和分析數據的重要手段，但側重點和應用場景不同。數據分析更偏向于業務和管理層面，強調對現有數據的理解和解釋，而數據挖掘則更加注重技術實現，旨在從大量數據中提取未知的有價值的信息。在選擇職業方向時，可以根據個人興趣和技能背景決定更適合發展的道路。