数据分析与数据挖掘的对比

数据分析与数据挖掘的基本定义

数据分析（广义）

（1）定义：数据分析是对数据进行处理和分析的过程。具体而言，它是通过适当的统计分析方法和工具，对收集的数据进行处理，从中提取有价值的信息，以充分发挥数据的作用；

（2）作用：数据分析的主要功能包括现状分析、原因分析和预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先提出假设，然后通过数据分析来验证假设是否成立，从而得出结论；

（3）方法：数据分析常用的方法有对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等；

（4）结果：数据分析通常会产生特定的统计结果，如总和、平均值等。这些结果需要结合业务背景进行解释，才能真正发挥数据的价值。

数据挖掘

（1）定义：数据挖掘是从大量数据中运用统计学、人工智能和机器学习等方法，挖掘出未知且有价值的信息和知识的过程；

（2）作用：数据挖掘主要解决分类、聚类、关联和预测（定量、定性）四大问题。数据挖掘的重点在于寻找未知的模式和规律。例如，常见的数据挖掘案例如啤酒与尿布的故事，这些都是事先未知但具有很高价值的信息；

（3）方法：数据挖掘主要采用决策树、神经网络、关联规则和聚类分析等统计学、人工智能和机器学习的方法；

（4）结果：数据挖掘通常产生模型或规则，并且可以得到模型得分或标签。模型得分包括流失概率、总和得分、相似度、预测值等，标签则包括高价值用户、流失与非流失、信誉等级等。

数据分析与数据挖掘的主要区别

计算机编程能力的要求

数据分析通常依赖于成熟的分析工具，如Excel、SPSS或SAS、R等。许多数据分析师并不需要具备编程能力，因为常用的办公软件已经能满足大部分需求。数据分析师的工作主要是将原始数据进行拆分汇总，再进行分析，最终形成完整的分析报告。然而，数据挖掘则需要具备一定的编程基础。首先，数据挖掘相关的研究和课程大多属于计算机科学领域；其次，在招聘岗位中，大多数公司会标明“数据挖掘工程师”的职位。这表明数据挖掘与计算机技术和编程密切相关。

对行业的了解能力

优秀的数据分析师需要对所在行业有深刻的理解，并能够将数据与业务紧密结合。例如，拿到一份业务运营报表时，数据分析师能够迅速理解当前的运营状况，发现问题所在。相比之下，数据挖掘工程师并不一定需要如此深入的行业知识。

专业知识面的要求

数据分析师不仅需要了解行业知识，还需要掌握统计学、营销、经济学、心理学和社会学等相关领域的知识。而数据挖掘工程师则需要熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并能够根据业务需求建立数据模型并应用于实际场景，甚至需要对现有模型和算法进行优化或开发新算法。因此，优秀的数据挖掘工程师必须具备出色的数学、统计学、数据库和编程能力。

总结

一句话概括，数据分析师更注重业务层面的应用，而数据挖掘工程师则更专注于技术层面的开发。

数据分析师与数据挖掘工程师的相似之处

1. 都与数据打交道。无论是数据分析师还是数据挖掘工程师，如果没有数据或无法获取数据，他们的工作将无从谈起。
2. 两者在知识和技能上有许多重叠部分。他们都需掌握统计学知识，了解数据分析常用的方法，并且对数据有较高的敏感度。
3. 在职业发展上，两者的界限并不十分明显。无论是数据分析师还是数据挖掘工程师，市场需求都在不断增加，前景广阔。只要在一个领域内深耕细作，都有可能取得成功。