1樓：cda資料分析師
大資料是網際網路上海量的資料探勘，而資料探勘更多的是針對企業內部的小資料探勘，資料分析是進行有針對性的分析和診斷，大資料需要分析的是趨勢和發展趨勢，資料探勘主要是發現問題和診斷。
資料分析更多采用統計學的知識，對原資料進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值資訊來評估和修正現狀。資料探勘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這裡會涉及到模型的概念。資料探勘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。
資料分析是將資料轉化為資訊的工具，而資料探勘是將資訊轉化為認知的工具。如果我們想從資料(即認知)中提取某些規律，我們往往需要將資料分析與資料探勘相結合使用。
想要系統學習資料探勘與資料分析，可詳細瞭解cda的相關課程。cda資料分析師認證的課程以專案調動學員資料探勘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的資料探勘能力。這種教學方式能夠引發學員的獨立思考及主觀能動性，學員掌握的技能知識可以快速轉化為自身能夠靈活應用的技能，在面對不同場景時能夠自由發揮。
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2樓：不管你哪美
1、「資料分析」的重點是觀察資料，而「資料探勘」的重點是從資料中發現「知識規則」kdd（knowledge discover in database）；
2、「資料分析」得出的結論是人的智慧活動結果，而「資料探勘」得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則；
3、「資料分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「資料探勘」發現的知識規則，可以直接應用到**。
4、「資料分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「資料探勘」直接完成了數學建模。如傳統的控制論建模的本質就是描述輸入變數與輸出變數之間的函式關係，「資料探勘」可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函式關係，根據kdd得出的「規則」，給定一組輸入引數，就可以得出一組輸出量。
資料分析師和資料探勘工程師的區別
3樓：尊威天下網路
1.資料分析和資料探勘聯絡和區別 聯絡：都是搞資料的 區別：資料分析偏統計，視覺化，出報表和報告，需要較強的表達能力。資料探勘偏演算法，重模型，需要很深的**功底，要碼**，很多
4樓：匿名使用者
資料分析師崗位重在「分析」，資料探勘工程師崗位重點是要「挖掘」。
1、【資料分析師】
62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365643661:基於業務，通過資料分析手段發現和分析業務問題，為決策作支援。一般招聘這類崗位的公司規模都不會太小，人數可能不是一個唯一的衡量指標，但是業務規模肯定比較大,反而言之，業務規模太小的公司就沒什麼可分析的了。
2、此崗位重在「分析」，首先要有一定的資料靈敏度和數學底子，知道在什麼樣的資料規模下，需要看什麼樣的資料指標。瞭解常規的資料探勘演算法，可以使用一些工具得到預期的結果。當然用工具的話是需要公司系統支援一些資料分析軟體的，spss啊，clementine什麼的，如果沒有，說句難聽的，弄個excel**在有些公司也叫資料分析師。
當然有些資料分析師excel玩兒的可以很溜，可以用excel模擬一個ctr預估演算法的迭代過程。
3、【資料探勘工程師】：偏技術，通過建立模型、演算法、**等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。崗位重點是要「挖掘」，所以對於人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什麼平臺應該用什麼工具，面對什麼樣的需求應該怎麼解。
4、簡單來說就是負責接收需求然後產出結果，大部分公司的資料探勘工程師都比較被動，比如bi找你說「我要100年內的明星資料，而且要知道他們每個人在什麼年代拍過什麼型別的**」，這時候你就需要做資料採集，加工整理，結果產出。中間可能會加一些資料視覺化或者演算法工作，但都要求不高。
5、程式設計底子不錯的，適宜做資料探勘工程師。數學不錯有商業頭腦的，適宜做資料分析師。
資料分析師和資料探勘工程師的區別是什麼？
5樓：cda資料分析師
1、「資料分析」的重點是觀察資料，而「資料探勘」的重點是從資料中發現「知識規則」。
2、「資料分析」得出的結論是人的智慧活動結果，而「資料探勘」得出的結論是機器從學習集(或訓練集、樣本集)發現的知識規則。
3、「資料分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「資料探勘」發現的知識規則，可以直接應用到**。
4、「資料分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「資料探勘」直接完成了數學建模。
5、相對而言，資料探勘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比資料分析師高得多。
6、很多情況下，資料探勘工程師同時兼任資料分析師的角色。
關於資料分析師和資料探勘工程師的區別可以到cda認證機構瞭解一下，為響應教育部《關於在院校實施「學歷證書+若干職業技能等級證書」制度試點方案》（簡稱1+x證書）和產學合作協同育人專案，通過「以證促學」的方式， 深化複合型技術人才培養模式和評價模式改革，培養更多具有良好專業知識、實際操作技能和職業態度的高素質、高技能的應用型人才。cda及其認可的教育機構已與國內100多家高校達成了合作， 制定了cda全國統一的管理制度標準，建立了高校考試中心、專業共建及新時代資料科學人才培養基地！
6樓：匿名使用者
資料分析師崗位重在「分析」，資料探勘工程師崗位重點是要「挖掘」。
1、【資料分析師】:基於業務，通過資料分析手段發現和分析業務問題，為決策作支援。一般招聘這類崗位的公司規模都不會太小，人數可能不是一個唯一的衡量指標，但是業務規模肯定比較大,反而言之，業務規模太小的公司就沒什麼可分析的了。
2、此崗位重在「分析」，首先要有一定的資料靈敏度和數學底子，知道在什麼樣的資料規模下，需要看什麼樣的資料指標。瞭解常規的資料探勘演算法，可以使用一些工具得到預期的結果。當然用工具的話是需要公司系統支援一些資料分析軟體的，spss啊，clementine什麼的，如果沒有，說句難聽的，弄個excel**在有些公司也叫資料分析師。
當然有些資料分析師excel玩兒的可以很溜，可以用excel模擬一個ctr預估演算法的迭代過程。
3、【資料探勘工程師】：偏技術，通過建立模型、演算法、**等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。崗位重點是要「挖掘」，所以對於人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什麼平臺應該用什麼工具，面對什麼樣的需求應該怎麼解。
4、簡單來說就是負責接收需求然後產出結果，大部分公司的資料探勘工程師都比較被動，比如bi找你說「我要100年內的明星資料，而且要知道他們每個人在什麼年代拍過什麼型別的**」，這時候你就需要做資料採集，加工整理，結果產出。中間可能會加一些資料視覺化或者演算法工作，但都要求不高。
5、程式設計底子不錯的，適宜做資料探勘工程師。數學不錯有商業頭腦的，適宜做資料分析師。
7樓：匿名使用者
資料分析師主要工作就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等。而且發展前景很好，畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。
像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作，現在基本實現了財務自由，但想成為大資料分析師的話，需要日積月累堅持沉澱下去，相信你總有一天也能達到這個層次。
大資料工程師和資料分析師有何區別
8樓：匿名使用者
只有評為了助理工程師，取得相應的任職年限，才能參加更高一級的職稱評定。 助理工程師一般來最低條件是中專畢業5年，取得技術員資格四年，考核合格或是本科畢業實習期滿。 助理工程師即初級職稱評定，助理工程師指符合國家相關規定
資料分析師和資料探勘工程師的區別是什麼
cda資料分析師 1 資料分析 的重點是觀察資料，而 資料探勘 的重點是從資料中發現 知識規則 2 資料分析 得出的結論是人的智慧活動結果，而 資料探勘 得出的結論是機器從學習集 或訓練集 樣本集 發現的知識規則。3 資料分析 得出結論的運用是人的智力活動，而 資料探勘 發現的知識規則，可以直接應用...
資料分析師如何選擇合適的資料分析工具
袋鼠雲 其實題主需要搞清楚以下幾個問題，搞清楚了，其實問題的答案也就有了 1 是從個人學習成長的角度想搭建平臺自學？還是現在的公司需要大資料技術進行分析？如果是從個人學習成長的角度，建議直接按照hadoop或者spark的官網教程安裝即可，建議看官網 英文 在大資料技術領域，英語的掌握是非常重要的，...
女生學習資料分析師怎麼樣，女生轉行做大資料分析師怎麼樣？
資料分析師是個比較新的崗位，現在網際網路那麼火，人人都在做大資料，在現在的時代環境下還是相當吃香的，很多企業也是專門的招資料分析師，開的待遇還是比較好的。我同事也是在中鵬考了，工資待遇也還不錯。不過這個職業也是要看自己的經驗和技術水平，你做的怎麼樣很容易測出水平的，剛入行的話也不要奢望就很高的工資，...