數據分析和數據挖掘的差别-tft每日頭條

數據分析和數據挖掘的差别

科技更新时间:2025-05-04 08:31:08

數據分析、數據挖掘，雖然崗位名稱裡都含有數據兩個字，但這是兩條不同的發展路線，數據分析走的是業務和管理路線，數據挖掘走的是技術路線。

數據分析和數據挖掘的差别（同是數據崗數據分析）1

數據分析

數據分析師需要有深厚的數理統計基礎，并且有一定的數據敏感性，但是對程序開發能力不做要求。

比如對每周每月用戶數進行對比分析、細分不同人群的交叉分析，以及利用數據可視化的方式去展示數據的整體情況。

數據分析和數據挖掘的差别（同是數據崗數據分析）2

數據挖掘

數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隐藏于其中有用的信息和知識的過程。它是有一部分包含數據分析的，因為我們要對數據進行深入的了解，是需要去分析數據情況的。

例如應用算法去挖掘用戶購買産品之間的關聯，什麼樣的用戶是高質量用戶等

數據分析和數據挖掘的差别（同是數據崗數據分析）3

崗位的對比

1、薪酬

總體上來說，數據分析＜數據挖掘，畢竟數據挖掘的技術背景要求更高。當然這隻是平均薪酬，做的好的數據分析師薪酬的天花闆也是很高的，後續往戰略、管理崗發展，待遇會越來越好。

2、發展前景

差不多，數據分析、數據挖掘隻是路線不同，但都有不錯的前景。

數據分析和數據挖掘的差别（同是數據崗數據分析）4

·數據崗位的晉升路徑：

數據崗位的職業發展，一般會分兩個方向，一是往管理的方向，另外一個技術方向。

如果你喜歡與人交流，能夠跟進整個項目，就比較适合管理方向，比如數據産品經理；如果你對算法或者對技術比較感興趣，喜歡深入研究，可以往技術方向走，例如技術顧問。

數據分析和數據挖掘的差别（同是數據崗數據分析）5

管理和技術兩大方向，兩者隻是說側重點不同，并不是完全獨立，尤其是越往上發展。比如數據科學家，它是一個相對比較綜合的崗位，有時也可看成是管理崗，因為具體落地不一定需要他去做，是需要團隊來完成，但他也需要對業務、算法十分的了解和熟悉，主導項目的交付。

關于職業發展方向，可以等工作一段時間後再讨論，初入行業，一定先做好基礎工作，以學習技能，了解整個行業的狀況為主。

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