根据搜索结果，数据挖掘考研的专业选择需结合个人基础、兴趣和职业规划。以下是综合分析及推荐方向：
一、核心推荐专业
数据科学与大数据技术 - 覆盖数据采集、存储、处理、分析和应用全流程，课程包括数据结构、算法、数据库原理、机器学习等，注重实践能力培养，适合对数据挖掘有浓厚兴趣的学生。
- 就业方向：数据科学家、大数据分析师、数据工程师等，可在互联网、金融、电商等领域发展。
统计学（概率论与数理统计）
- 作为数据分析基础学科，涵盖概率论、数理统计、回归分析等，与数据挖掘理论方法高度相关，适合数学基础较好者。
- 就业方向：数据分析师、统计学家、风险管理专家等，尤其适合需要精准分析的场景。
计算机科学与技术
- 包含数据结构、算法、人工智能等课程，为数据挖掘提供技术支撑，适合编程基础较好者。
- 就业方向：软件开发工程师、系统分析师、数据工程师等，适合技术路线发展。
二、其他相关方向
应用统计学：
侧重大数据应用开发，课程包括数据挖掘算法实现，适合既懂统计又想从事技术工作的人员。
控制科学与工程：融合计算机、软件与工程学，涉及数据挖掘在工程领域的应用，适合跨学科背景考生。
情报学：结合计算机技术，侧重信息检索与分析，适合对特定领域数据挖掘有需求的考生。
三、选择建议
根据基础选专业 - 数学基础强选统计学或数据科学；计算机基础好选数据科学与大数据技术或计算机科学与技术。
结合职业规划
- 互联网/金融行业优先考虑数据科学与大数据技术；企业级项目多选计算机科学与技术或应用统计学。
参考权威排名与资源
- 北大、清华、浙大等高校在数据挖掘领域实力较强，建议关注实验室项目与实习机会。
四、热门院校推荐
顶尖高校：
北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学。
特色院校：北京航空航天大学（航天数据挖掘）、国防科技大学（军事数据应用）、浙江大学（数据科学与工程）。
五、注意事项
数据挖掘涉及多学科知识，建议提前规划课程学习，尤其是数学和编程基础。
实习经历对就业竞争力提升显著，优先选择提供实习机会的学校。
综合考虑地理位置、生活成本及个人兴趣，选择最适合的院校。
