php是属于后端的。
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后端是管理、运营、数据挖掘等非面向访问者的东西。因为php快速、易于部署，因此在前端具有比其他语言更大的优势，但是php毕竟是解释型的，因此在稳定而又复杂（指令密集）的情况下，运行效率相对于编译型的语言低而处于劣势。
php的优势
1、开源代码，所有PHP源代码实际可用。
2、自由度。 与其他技术相比，PHP 本身是免费的开源代码。
3、速度快，程序开发快，运行快，技术本身学习快。 嵌入 HTML：由于 PHP 可以嵌入 HTML 语言，因此相对于其他语言而言。 编辑简单实用，更适合初学者。
数据挖掘现在用的比较多的是python。
数据分析这块现在用的比较多的是scala。
php不适合做大数据分析
大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。
私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。
总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？
答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。
没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。
数据挖掘和大数据是很好的方向，涉及编程不多，主要是使用现成的软件。肯定是技术活啦。