数学、统计学、计算机科学与技术和软件工程中，学哪个专业对以后学数据挖掘帮助会更大？
数据挖掘是一个比较传统的研究方向，数据挖掘是通过计算机、算法以及统计学知识发掘大量数据中蕴含的价值化信息的过程，从这个角度来看，数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。从数据挖掘本身来看，算法设计是数据挖掘的核心，而统计学为数据挖掘提供了指导思想，同时数据挖掘又需要数据库和分布式计算的支撑，所以说数学、统计学、计算机（软件工程）这几个学科在数据挖掘中都起到了比较重要的作用。
从数据挖掘研发的角度来看，算法工程师往往是研发的重要参与者，因为数据挖掘的核心是算法设计，算法设计关系到数据挖掘的效率以及质量，另外算法设计还要综合考虑多种不同的应用场景，而这往往是算法设计师的工作内容。从项目实施的角度来看，具备计算机（数据库）相关知识的工程师从事数据挖掘工作是比较普遍的现象，一方面计算机专业往往也具备扎实的数学基础（算法基础），另一方面计算机工程师也能够完成算法的实现过程，所以数据挖掘的项目实施过程往往是由软件工程师来完成的，包括数据库工程师。
从应用场景的角度来看，数据挖掘往往是由统计学工程师完成的，因为数据挖掘的应用场景与大量的生产场景密切相关，而统计学工程师往往都具有丰富的行业背景经验，所以具体的数据挖掘工作往往是由统计学工程师完成的。综上所述，数学、统计学、计算机（软件工程）专业都是参与数据挖掘的直接学科，但是数据挖掘的不同阶段往往有所侧重。
