数据分析和数据挖掘在入行门槛、职业发展和薪酬水平等方面存在显著差异。以下是对这两者的详细对比：

1、入行门槛

数据分析：数据分析的入行门槛相对较低，但近年来逐渐提高。数据分析师通常要求具备良好的业务理解能力和统计分析基础，掌握SQL、Excel、BI工具和PPT等技能即可满足大部分工作需求。

数据挖掘：相比之下，数据挖掘的入行门槛更高，一般要求更强的技术背景，如985高校硕士学历，知名互联网公司项目经验等。数据挖掘师需要具备深厚的编程能力、机器学习知识和算法应用能力。

2、职业发展

数据分析：数据分析岗位走管理路线，强调分析策略和业务知识，职责包括搭建数据分析体系、支撑领导决策、制定数据规范等。随着经验的积累，数据分析师可以逐步晋升为高级分析师、数据分析经理等职位。

数据挖掘：数据挖掘更偏向技术路线，职责涵盖从大量数据中提取隐藏的、有价值的信息，建立预测模型等。数据挖掘师的职业路径包括成为算法工程师、推荐系统工程师等高端技术岗位。

3、薪酬水平

数据分析：数据分析岗位的整体薪酬较数据挖掘低，但优秀的数据分析师通过提升业务理解和分析深度，也能获得较高的薪资。

数据挖掘：由于技术要求高，数据挖掘岗位的薪酬普遍高于数据分析岗位，尤其是在算法工程化和深度学习等领域的专家，薪酬更具竞争力。

4、技能要求

数据分析：侧重业务知识、统计学基础以及数据处理工具的使用，工具包括Excel、SQL、Python等。

数据挖掘：要求更强的技术实现能力，包括编程(Java、C++)、机器学习算法和模型开发等。

5、行业应用

数据分析：广泛应用于市场营销、客户服务、人力资源管理等领域，通过对历史数据的统计学分析，支持企业决策和优化运营。

数据挖掘：主要应用于需要预测和模式识别的场景，如推荐系统、风险评估、用户行为分析等，通过建立模型预测未来行为。

6、工作内容

数据分析：主要负责数据清洗、处理、分析和可视化，撰写分析报告并呈现分析结果，以辅助业务决策。

数据挖掘：专注于从海量数据中发掘有价值的信息，构建并优化数据模型，进行分类、聚类、关联规则分析等。

7、公司规模

数据分析：在大公司的需求较高，许多大企业依赖数据分析来优化管理和决策。

数据挖掘：在小型和中型公司中需求较高，这些公司更倾向于技术创新和数据驱动的业务发展。

综上所述，数据分析和数据挖掘虽然都是处理和分析数据的重要手段，但侧重点和应用场景不同。数据分析更偏向于业务和管理层面，强调对现有数据的理解和解释，而数据挖掘则更加注重技术实现，旨在从大量数据中提取未知的有价值的信息。在选择职业方向时，可以根据个人兴趣和技能背景决定更适合发展的道路。