在数据挖掘的浩瀚领域中，学者们扮演着多重角色，他们不仅是数据的探索者、分析的实践者，更是理论的构建者和创新的推动者，一个常被忽视的问题是：在数据挖掘的实践中，学者更倾向于是导师的角色，还是仅仅作为工具的使用者？
从传统角度看，学者往往被视为知识的传授者和研究方法的导师，他们通过教育学生、指导研究生的方式，培养下一代的数据挖掘专家，这种模式下，学者更多地是作为“导师”出现，传授专业知识、研究方法和创新思维。
随着技术的进步和数据的爆炸性增长，越来越多的学者开始直接参与到数据挖掘的实践中，他们利用各种工具和技术，对海量数据进行挖掘和分析，以解决实际问题或探索新的科学问题，学者的角色更倾向于“工具使用者”，他们利用先进的数据挖掘工具和技术，推动研究的进展。
这两种角色并不是相互排斥的，优秀的学者应具备“导师”和“工具使用者”的双重能力，他们既能传授知识、指导研究，又能亲自动手进行数据挖掘实践，将理论与实践紧密结合，才能在数据挖掘的道路上不断前行，为学术界和工业界带来更多的创新和突破。
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