1 数据挖掘与数据分析在 !实际工作中! 真的有很大区别甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？分不清，分不开。

答：第一个问号你指哪方面有区别？第二个问号，实际工作中是“谁”两方面都在做？
给些提示：实际工作中，数据挖掘通常后面跟的是工程师（engineer），而数据分析，英文是analyst。通常，一个人或者是分析师，或者是挖掘工程师，不会同时是两个角色，至少会有所侧重。

2 有些单位（互联网、软件）找数据方面的人会要求编程比如python，r，hadoop等。有些则似乎要求的是应用，比如spss，sas，modeler（过去叫clementine）等。是不是编程的那部分人使网站能动态的响应，而应用的那部分人的工作是通过了解分析改善运营跟业务状况？是不是有些公司把这部分人叫做需求分析师，业务分析师等？

答：数据方面的人，这个用词反映出你对实际工作确实了解不多。什么叫“数据方面的人”？数据有很多方面，因而也会有很多方面的人。我的理解是，你说到的编程，更偏基础层建设，而你提到的应用，是基于基础层进行的应用，属于analyst范畴。

3 针对与2所提问及的搞应用的人，现在的公司真的有对他们的分析结构给予足够重视吗？这部分人一般在什么部门？岗位多吗？

答：分析结果公司是否给予足够重视，这个问题还是太大，因而很那回答。我来解构一下：谁代表公司？业务方吗？业务方的什么级别的人呢？进而，假设你的分析结果是给业务部门的总经理做汇报，那么你的分析结论真的对总经理的工作有助益吗？如果回答为是，我想总经理会重视的。而如果你的分析结果没到总经理关注的层面，一来你可能没有机会把结论晒给总经理，二来即使晒了，总经理也不会buying，你是否会得出结论这家公司不重视你的分析？
这部分人的分布通常可能是这样：大型公司会有独立的BI部门（商业智能部），这部分人集中于此；某些小公司，这部分人直接归属在业务部门，比如运营部、销售部，甚至财务部等。
岗位多吗？这个问题大致可以这样算，分析师与服务的业务部门的人数比例在1:50.假如一家公司人数是200人，分析师团队就是4人左右。

4 对于整个数据分析/挖掘，你们觉得是一次概念炒作，又或是我们遇到了大数据/云时代，所以有比很大的应用前景？

答：又是个很大的问题，前景二字，不用管概念如何炒作，你总能判断出来人类未来的决策会越来越依赖信息，即越来越依赖数据的产出（数据是信息的重要来源嘛）。那么前景很大，这个结论肯定不会太离谱。问题是，前景很大，跟你有啥关系？

我按照Q&A的方式，逐一尽力回答你的问题。但其实从你的发问中，我能感觉出，你所谓的兴趣其实是相当模糊的。你原话是“对这个方向特别感兴趣”，那我说我对心理学这个方向特别感兴趣，你嚼着我到底是对啥感兴趣呢？随便买本心理咨询师的书来，翻翻目录，就知道这个名词下面细分的结构，进而进行的深入和展开，都有很大的差异。你看了书，也充满疑惑，然后你还有兴趣吗？到底对什么有兴趣？我建议你认真地考虑下这个问题。

这样说，也许你还是一头雾水，那么看些该方面牛人的博客吧，你先从真人身上体会，疑惑可能就慢慢揭开了。希望能帮到你。