数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May 数据分析和数据挖掘的区别到底在哪？这个问题还是要想清楚的，最开始，我以为用Python和R这种高级的编程软件做出来数据分析的结果才是数据挖掘的范围，而用excel和SPSS做出的统计结果属于分析。但是，实际上这个标准不是按照使用软件来区分，而通过对数据进行分析的方法和分析的结果来划分。 从广义而言，数据分析包括数据挖掘，但是从狭义而言，数据分析与数据挖局又有显著的区别，下面的图很好地表示了两者的关系。 注：图来自于互联网，如果侵权，请联系May删除 我们可以
摘要总结：本文主要介绍了数据分析和数据挖掘的区别与联系，从定义、目的、方法、结果等方面进行了详细阐述。数据分析包括广义和狭义的数据分析，数据挖掘则是一种广义的数据分析方法。两者在数据分析的过程中互为补充，共同构成了广义的数据分析。
数据挖掘挖什么？ 前一篇我总结了一些软件的区别和选择。在数据分析的学习道路上，放正了心态（心术篇），扎实了基础（理论篇），熟练了工具（软件篇）后，无论是学术研究还是业务应用，基本可以独立地进行数据分析的工作了，而更多技能的提升需要在数据分析这个平台里不断的进行实战研究，不断提升对业务的敏锐分析，不断的精通对软件的创新演练。 然而，有了这些还不够，数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的
数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息，然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢？实际上，数据挖掘就是智能化的数据分析，它们的目标都是一样的。但是，又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样，传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及到统计学、模型算法等技术，相对来说会复杂很多。因为数据挖掘发现的是将来的信息，所以最主要就是用来：预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等等。
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
大数据框架实现基础的数据存储和数据计算，如果从大量的数据中发现和挖掘出有价值的信息，需要借助机器学习算法，结合数据，构建机器学习模型实现对现实事件的预测。不同于以往的硬编码规则的方式，机器学习是通过机器学习算法发现或挖掘出数据中存在的规律或模式。
数据质量分析 1、 简介 传统意义上，数据分析分两类：EDA(Exploratory Data Analysis，探索性分析)和CDA（Confirmatory Data Analysis,验证性数
有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
到了部门之后，因为日常工作更偏数据分析，所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉。
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
Q2: 被问到职业规划时，该怎么回答？ http://mpvideo.qpic.cn/
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
大数据时代，诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里，傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。其实这些词汇是不同历史阶段的产物，彼此之间有很多交叉和融合的地方，普通人也许不必区分，但如果你想进入这个行业，那么有必要了解一下相关的知识。本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的？ A：商业分析师能根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。相比其他的业务人员，他能更高，更广，
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
因此，数据科学诞生了。最开始数据科学家的的定义是“能够编程的统计学家”。如今看来，这个说法并不准确，但首先让我们看到数据科学本身。
如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？ 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策； 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
数据科学家（Data scientist）的叫法来自国外，广义上它是对从事数据分析和数据挖掘从业人员的一个泛称，它只是一个头衔，并不是一个职位。狭义上，数据科学家一般是指行业里面的领军人物和顶尖科学人才，如百度前首席数据科学家吴恩达。 在人才市场上我们通常可以看到的是后三个职位(数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师)，接下里我们就区分一下这几个职位的相同点和不同点。首先看下企业对这三个职位的要求和描述。 职位和能力 下面是阿里对这3个职位的要求和描述： 数据分析师 岗位描述: 1、独立负责业务数
大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下
写在前面 全世界，企业每天都在创造更多的数据，迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法，仅美国就将面临150，000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。 美国企业与高等教育论坛
谈到数据挖掘应从以下三方面加以考虑：一是用数据挖掘解决什么样的商业问题，二是为进行数据挖掘所做的数据准备，三是数据挖掘的各种分析算法。 数据挖掘的分析算法主要来自于以下两个方面：统计分析和人工智能（机器学习、模式识别等）。数据挖掘研究人员和数据挖掘软件供应商，在这一方面所做的主要工作是优化现有的一些算法，以适应大数据量。另外需要强调的是，任何一种数据挖掘的算法，不管是统计分析方法、神经元网络、各种树分析方法，还是遗传算法，没有一种算法是万能的。不同的商业问题，需要用不同的方法去
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
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