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数据分析师与数据挖掘工程师一样吗?有什么区别?

数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

业务导向的专家，如数据分析师，更倾向于与业务部门紧密合作，他们的核心任务是解读数据，提供决策支持，同时沟通能力是必不可少的。而工程导向的专家，如数据挖掘师和大数据工程师，更多关注的是数据处理、模型构建和系统集成，他们需要具备深厚的数学和编程技能，以及对数据基础设施的深入理解。

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等；4，综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。

数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。如果我们想从数据（即认知）中提取某些规律，我们往往需要将数据分析与数据挖掘相结合使用。想要系统学习数据挖掘与数据分析，可详细了解CDA的相关课程。

数据产品有哪些

1、数据库管理系统（DBMS）产品。 大数据平台产品。 数据集成产品。 数据挖掘与分析产品。详细解释如下：数据库管理系统（DBMS）产品：这是最基本的数据产品之一，用于存储、管理和保护数据。它提供了一个安全的环境，允许用户访问、更新和备份数据。常见的DBMS产品包括Oracle、MySQL、SQL Server等。

2、目前常见的数据库产品有哪些 2017-12-07 16：52 Oracle数据库是被认为比较成功的一款关系型数据库，由世界第二大软件供应商Oracle公司于1983年推出。Oracle数据库具有运行稳定、功能齐全、性能优异等特点，在数据库产品中技术也比较先进，一般大型企业都会选择Oracle数据库。

3、数据库有：《DB2》、《Oracle》、《Informix》、《Sybase》、《SQL Server》等。《DB2》《DB2》是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUNUNIX系统等）的各种操作平台。

4、我国现有的大数据金融产品种类丰富，涵盖了多个金融领域。其中，包括但不限于大数据风控产品、大数据营销产品、大数据征信产品、大数据投资理财产品等。首先，大数据风控产品是大数据在金融产品中的典型应用。

5、云存储：中国比较好的有百度云，国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现，数据在云端的概念才终于变成现实了，大家都不用踹着U盘到处跑了。内容推荐：最具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。

学了数据挖掘之后能干啥?

1、数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

2、有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。

3、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。