数据分析师和数据挖掘师的区别 |
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【数据分析师】: 数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员,能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料(一手或二手的)进行观测,实验,研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看,如果你的分析结果对企业决策(如营销计划)有改善从而提高了业绩,那么待遇肯定是意想不到的。 此岗位重在“分析”,首先要有一定的数据灵敏度和数学底子,知道在什么样的数据规模下,需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法,可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的,SPSS啊,Clementine什么的,如果没有,说句难听的,弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜,可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。 数学方面,需要学:统计学、概率论 【数据挖掘工程师】: 偏技术,偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码很多代码。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。岗位重点是要“挖掘”,所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法,挖掘的工具,或者至少知道在什么平台应该用什么工具,面对什么样的需求应该怎么解。 数据挖掘:高等数学,数值分析,线性代数,凸优化,运筹学(这些是基本)数字信号处理,模式识别,矩阵论(进阶)。 总 |
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