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數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師的相似之處
2016-12-19
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數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師的相似之處

1、都跟數(shù)據(jù)打交道

他們玩的都是數(shù)據(jù)，如果沒有數(shù)據(jù)或者搜集不到數(shù)據(jù)，他們都要丟飯碗。

2、知識(shí)技能有很多交叉點(diǎn)

他們都需要懂統(tǒng)計(jì)學(xué)，懂?dāng)?shù)據(jù)分析一些常用的方法，對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度比較好。

3、在職業(yè)上他們沒有很明顯的界限

很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析師也在做挖掘方面的工作，而數(shù)據(jù)挖掘工程師也會(huì)做數(shù)據(jù)分析的工作，數(shù)據(jù)分析也有很多時(shí)候用到數(shù)據(jù)挖掘的工具和模型，很多數(shù)據(jù)分析從業(yè)者使用SAS、R就是一個(gè)很好的例子。而在做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目時(shí)同樣需要有人懂業(yè)務(wù)懂?dāng)?shù)據(jù)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要提出正確的數(shù)據(jù)挖掘需求和方案能夠提出備選的算法模型，實(shí)際上這樣的人一腳在數(shù)據(jù)分析上另一只腳已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘上了。

事實(shí)上沒有必要將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘分的特別清，但是我們需要看到兩者的區(qū)別和聯(lián)系，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者，要根據(jù)自身的特長(zhǎng)和愛好規(guī)劃自己的職業(yè)生涯，以尋求自身價(jià)值的最大化。

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

數(shù)據(jù)分析可以分為廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析，廣義的數(shù)據(jù)分析就包括狹義的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，我們常說的數(shù)據(jù)分析就是指狹義的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析

（1）定義：簡(jiǎn)單來說，數(shù)據(jù)分析就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專業(yè)的說法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)?a href='/map/tongjifenxi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>統(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

（2）作用：它主要實(shí)現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)明確，先做假設(shè)，然后通過數(shù)據(jù)分析來驗(yàn)證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。

（3）方法：主要采用對(duì)比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分析方法；

（4）結(jié)果：數(shù)據(jù)分析一般都是得到一個(gè)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，如總和、平均值等，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)都需要與業(yè)務(wù)結(jié)合進(jìn)行解讀，才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值與作用；

數(shù)據(jù)挖掘：

（1）定義：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。

（2）作用：數(shù)據(jù)挖掘主要側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)（定量、定性），數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在尋找未知的模式與規(guī)律；如我們常說的數(shù)據(jù)挖掘案例：啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價(jià)值的信息；

（3）方法：主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行挖掘；

（4）結(jié)果：輸出模型或規(guī)則，并且可相應(yīng)得到模型得分或標(biāo)簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預(yù)測(cè)值等，標(biāo)簽如高中低價(jià)值用戶、流失與非流失、信用優(yōu)良中差等；

綜合起來，數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)都是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)，從而幫助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、改進(jìn)產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策。所以數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成廣義的數(shù)據(jù)分析。


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