數據分析與數據挖掘的區別是什么？
隨著時代的發展，數據已經成為了我們生活的一部分，甚至可以比作像空氣一樣的存在。隨著數據的作用越來越重要。數據的分析和挖掘也變得愈發關鍵。那么二者如何區分呢？實際上數據分析可分為廣義數據分析及狹義數據分析，廣義數據分析包括狹義數據分析及數據挖掘，我們常說的數據分析指的就是狹義數據分析，下面小編就帶大家詳細盤點一下數據分析與數據挖掘的區別。
數據分析
1、計算機編程能力的要求
作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如
而數據挖掘則需要有編程基礎。為什么這樣說呢？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于計算機系；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為“數據挖掘工程師”。從這兩點就可以明確看出數據挖掘跟計算機跟編程有很大的聯系。
2、在對行業的理解的能力
要想成為一名優秀的數據分析師，對于所從事的行業有比較深的了解和理解是必須要具備的，并且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪里出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。
3、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，當然能了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、熟悉數據挖掘的各種算法，能夠根據業務需求建立數據模型并將模型應用于實際，甚至需要對已有的模型和算法進行優化或者開發新的算法模型。想要成為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。
以上就是小編為大家帶來的有關于數據分析與數據挖掘的區別的相關內容，相信通過文章大家對這些內容有了相應地理解。總而言之，數據分析師更關注業務水平的內容，而數據挖掘工程師更關注技術水平。從目前來看，數據分析師和數據挖掘師在國內的需求量越來越大，發展前景不可估量，在某個領域深入研究，有不成功的理由嗎？
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