社区编辑申请
注册/登录
一文讲清:数据分析与数据挖掘到底有什么区别?
大数据 数据分析
数据分析不比数据挖掘的含金量低,职业前景也不比数据挖掘差。而数据挖掘走技术路线,竞争激烈程度没数据分析大,保住饭碗是没问题的。

虽然岗位title里都有数据这两个字,但这是两条不同的发展路线,数据分析走的是业务和管理路线,数据挖掘走的是技术路线,二者有高下之分吗?

我认识一位年薪10万刀的数据分析师,只会Excel,不存在别的技能,但人家就是有能力把技术问题转变成业务问题,不需要会算法和模型。

因为“SQL+Excel+BI工具+PPT”这套组合拳,就能满足工作中的绝大部分需求了,如果你再能用PPT把故事讲漂亮,领导就觉得你很厉害了,你大搞机器学习,神经网络,数据算法,如果超出了领导的认知范围并且没有什么好效果的话,你的背景和你的技术也就没什么价值了。

扯远了,先来看看数据分析和数据挖掘这两块分别会涉及到什么。

数据分析

数据分析是比较大的概念,因为它的流程是由很多个部分组成的,包含了数据获取、数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化等。

相比于那些长篇大论的言论,基本上就是这六大块可以完整地概括出一整个数据分析的流程,这也是数据分析概念的体现。

那就我个人而言,平时的数据分析工作都是在做什么?

  • 从0到1搭建数据分析体系
  • 数据分析工具化,产品化
  • 支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索
  • 数据规范制定及提升数据质量等基础工作

可以看出,数据分析师比较看重分析策略和业务知识,而这些东西,都是需要在平时的工作中,依靠项目经验去积累,比较吃资历、经验和对业务的认知深度。

数据挖掘

什么是数据挖掘?

专业来说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。

可以看出,数据挖掘是一个过程结果的称谓,即主要目标是从数据中挖取隐藏的信息。它是一个交叉科学领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计、机器学习、可视化和信息科学。

通俗点解释,数据挖掘就是透过数据的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹,从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系,用此来洞察或预测未知事项,输入的是数据,输出的是知识。

都说数据挖掘,那从哪挖掘出来?基于以下4点:

(图源网络)

数据挖掘能做到什么?我觉得举例子更容易理解。

工厂或者制造业,可以预测以后一段时间的产品销量,然后来调节生产计划或采购计划。

头条和抖音,预测用户会对哪个内容感兴趣,然后进行精准的推荐,这也是和算法有关。

电商,可以根据用户购买商品,个性化推荐其他。

券商,关联分析用户的数据,认定用户的能力等级。

……

两个岗位的对比

1、入行门槛

数据分析<数据挖掘,很多年前数据分析的门槛是很低的,但是现在不同了,不过比起数据挖掘所需要的背景,还是要差不少。

举个例子,数据分析师的学历背景:需要985211学校,有互联网公司的实习,最好能参与一个项目全程;

数据挖掘的背景:985硕士优先,要有知名互联网公司项目经历,最好有从0-1的经验

2、职业发展

都差不多,上面也说了,走的是不同的路线,你在清华,我在北大,我们都有光明的未来

3、薪酬

总体上来说,数据分析<数据挖掘,毕竟对数据挖掘的技术背景要求高,当然这只是平均薪酬,做的好的数据分析师薪酬的天花板也是高的,后续往战略、管理岗发展,薪资水涨船高也是完全没问题。

4、跳槽含金量

看人,看项目。如果你只在大厂当螺丝钉,没业务经验积累/技术沉淀,两三年后想跳出来,其实是不好跳的,因为想要你的公司,你看不上给开的薪资,你想去的公司,会觉得你在大厂没参与完整项目,给你的钱和你能带来的经济效益不成正比,最后哪都去不了。

总结

数据分析不比数据挖掘的含金量低,职业前景也不比数据挖掘差。而数据挖掘走技术路线,竞争激烈程度没数据分析大,保住饭碗是没问题的。但是这些都在一个前提中:你处于数据部门,而不是业务部门,并且你的公司要重视数据,你的领导能给团队带来好的资源。

责任编辑:姜华 来源: 数据分析不是个事儿
相关推荐

2022-05-12 13:44:35

2022-05-18 23:42:08

网络安全安全分析工具

2022-05-16 10:49:28

网络协议数据

2022-05-20 14:54:33

数据安全数字化转型企业

2022-03-29 14:49:14

大数据数据分析

2022-05-19 19:26:33

区块链大数据数据分析

2022-04-25 14:06:28

数据分析人工智能机器学习

2022-05-17 15:51:32

数据中心运维能力基础设施

2022-04-17 23:02:08

数据分析数字化转型人工智能

2022-04-01 10:08:21

SQL 优化MySQL数据库

2022-05-17 14:03:42

勒索软件远程工作

2022-03-22 10:30:42

机器学习人工智能算法

2022-04-21 10:49:30

智慧城市物联网

2022-03-21 15:29:53

大数据隐私数据分析

2022-04-26 07:14:54

互联网传统行业数据分析

2022-04-29 13:15:13

数据中台管控

2022-05-10 14:11:05

网络安全网络犯罪

2022-05-24 14:26:11

云原生数据库云架构

2022-05-20 08:17:43

Java日志

2022-03-21 13:57:00

大数据数据分析技术

同话题下的热门内容

2022年优秀预测分析工具和软件大数据技术的成功案例及趋势使用替代数据的五个隐性成本为什么不能忽视建筑物中的数据分析?数据驱动业务的18个有效策略

编辑推荐

什么是数据分析的漏斗模型?数据分析师还吃香吗?用数据告诉你对比解读五种主流大数据架构的数据分析能力《狄仁杰之四大天王》影评分析(爬虫+词云+热力图)22个免费的数据可视化和分析工具推荐
我收藏的内容
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号