数据分析与数据挖掘的区别-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与数据挖掘的区别的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析与数据挖掘的区别的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析和数据挖掘有什么区别？
2. 数据挖掘与数据分析的区别是什么？

数据分析和数据挖掘有什么区别？

数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。

对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。

数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。

数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。

数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？

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数据挖掘与数据分析的区别是什么？

1.对计算机编程能力的要求不同

      一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。

      而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。

2. 侧重于解决的问题不同

      数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。

3. 对专业知识的要求不同

      一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。***若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。

      而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。

      相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。

1 数据挖掘和数据分析是有区别的。
2 数据分析侧重于对已有的数据进行统计分析和归纳总结，根据所得到的结论，制定相关的业务决策。
而数据挖掘则强调挖掘未知信息，探索隐藏在大量数据中的关联性和规律，从而获得新的知识和可有效推广的经验。
3 数据挖掘和数据分析都是数据科学的重要组成部分，对于理解复杂数据信息和优化业务流程都有着非常重要的作用。

到此，以上就是小编对于数据分析与数据挖掘的区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与数据挖掘的区别的2点解答对大家有用。