Question

数据分析与数据挖掘有什么不同?

数据分析与数据挖掘的不同：1、计算机编程能力的要求；2、在对行业的理解的能力；3、专业知识面的要求。

Answer 1

美林数据Tempo大数据分析平台，它是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念，面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力，为企业提供从BI到AI的一体化数据分析与应用解决方案。为用户数据价值发现与应用提供强有力的支撑，帮助用户快速发现数据价值，助力企业商业成功！Tempo平台由可视化分析（TempoBI）、人工智能（TempoAI）两大子产品组成。

Answer 2

1、计算机编程能力的要求

作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。

而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢?举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系;第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。

2、在对行业的理解的能力

要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。