數據分析能夠分爲廣義的數據分析和狹義的數據分析,廣義的數據分析就包括狹義的數據分析和數據挖掘,咱們常說的數據分析就是指狹義的數據分析,下面咱們來看一下數據分析與數據挖掘的區別對比。算法
先來了解下數據分析與數據挖掘的基本定義數據庫
數據分析(狹義):編程
定義:簡單來講,數據分析就是對數據進行分析。專業的說法,數據分析是指根據分析目的,用適當的統計分析方法及工具,對收集來的數據進行處理與分析,提取有價值的信息,發揮數據的做用;安全
做用:它主要實現三大做用:現狀分析、緣由分析、預測分析(定量)。數據分析的目標明確,先作假設,而後經過數據分析來驗證假設是否正確,從而獲得相應的結論;網絡
方法:主要採用對比分析、分組分析、交叉分析、迴歸分析等經常使用分析方法;機器學習
結果:數據分析通常都是獲得一個指標統計量結果,如總和、平均值等,這些指標數據都須要與業務結合進行解讀,才能發揮出數據的價值與做用。工具
數據挖掘:學習
定義:數據挖掘是指從大量的數據中,經過統計學、人工智能、機器學習等方法,挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程;優化
做用:數據挖掘主要側重解決四類問題:分類、聚類、關聯和預測(定量、定性),數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律;如咱們常說的數據挖掘案例:啤酒與尿布、安全套與巧克力等,這就是事先未知的,但又是很是有價值的信息;人工智能
方法:主要採用決策樹、神經網絡、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智能、機器學習等方法進行挖掘;
結果:輸出模型或規則,而且可相應獲得模型得分或標籤,模型得分如流失機率值、總和得分、類似度、預測值等,標籤如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。
綜合起來,數據分析(狹義)與數據挖掘的本質都是同樣的,都是從數據裏面發現關於業務的知識(有價值的信息),從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業作更好的決策。因此數據分析(狹義)與數據挖掘構成廣義的數據分析。
數據挖掘與數據分析的主要區別是什麼?
計算機編程能力的要求
做爲數據分析不少狀況下須要用到成型的分析工具,好比EXCEL、SPSS,或者SAS、R。一個徹底不懂編程,不會敲代碼的人徹底能夠是一名能好的數據分析師,由於通常狀況下OFFICE包含的幾個工具已經能夠知足大多數數據分析的要求了。不少的數據分析人員作的工做都是從原始數據到各類拆分彙總,再通過分析,最後造成完整的分析報告。固然原始數據能夠是別人提供,也能夠本身提取(做爲一名合格的數據分析師,懂點SQL知識是頗有好處的)。
而數據挖掘則須要有編程基礎。爲何這樣說呢?舉兩個理由:第一個,目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系;第二點,在招聘崗位上,國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數爲「數據挖掘工程師」。從這兩點就能夠明確看出數據挖掘跟計算機跟編程有很大的聯繫。
在對行業的理解的能力
要想成爲一名優秀的數據分析師,對於所從事的行業有比較深的瞭解和理解是必需要具有的,而且可以將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來講,給你一份業務經營報表,你就能在腦海中勾畫出目前經營情況圖,可以看出哪裏出現了問題。可是,從事數據挖掘不必定要求對行業有這麼高的要求。
專業知識面的要求
數據分析師出對行業要了解外,還要懂得一些統計學、營銷、經濟、心理學、社會學等方面的知識,固然能瞭解數據挖掘的一些知識會更好。數據挖掘工程師則要求要比較熟悉數據庫技術、熟悉數據挖掘的各類算法,可以根據業務需求創建數據模型並將模型應用於實際,甚至須要對已有的模型和算法進行優化或者開發新的算法模型。想要成爲優秀的數據挖掘工程師,良好的數學、統計學、數據庫、編程能力是必不可少的。
總之一句話來歸納的話,數據分析師更關注於業務層面,數據挖掘工程師更關注於技術層面。
數據分析師與數據挖掘工程師的類似點:
都跟數據打交道。他們玩的都是數據,若是沒有數據或者蒐集不到數據,他們都要丟飯碗。
知識技能有不少交叉點。他們都須要懂統計學,懂數據分析一些經常使用的方法,對數據的敏感度比較好。
在職業上他們沒有很明顯的界限。
不論是數據分析師仍是數據挖掘師在國內的需求量都是愈來愈大,發展前景不可估量,在一個領域鑽研精透,沒有理由不成功!