數(shù)據(jù)是企業(yè)和組織決策的重要依據(jù)，因此，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析這兩個(gè)領(lǐng)域變得越來越熱門。但是，對(duì)初學(xué)者來說，該學(xué)數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析呢？
一、定義和目標(biāo)
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)的過程。目標(biāo)是提取有價(jià)值的信息，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的知識(shí)，來支持決策制定。
數(shù)據(jù)分析則是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模，發(fā)現(xiàn)有用的信息和見解。目標(biāo)是理解數(shù)據(jù)背后的故事，并提供對(duì)業(yè)務(wù)問題的答案。
二、技能要求
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘需要具備一定的編程能力，如 Python 或 R，以及對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的理解。還需要掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)和工具，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)可視化等。
數(shù)據(jù)分析則需要具備較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)分析能力和對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度。還需要掌握數(shù)據(jù)分析的工具和技術(shù)，如 SQL、Excel 等。
三、數(shù)據(jù)類型
數(shù)據(jù)挖掘通常處理的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫、文本、圖像等。
數(shù)據(jù)分析則主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如表格數(shù)據(jù)。
四、應(yīng)用場景
數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于市場營銷、金融、醫(yī)療保健等領(lǐng)域，用于預(yù)測客戶行為、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、疾病診斷等。
數(shù)據(jù)分析則常用于商業(yè)智能、運(yùn)營分析、市場研究等領(lǐng)域，用于了解業(yè)務(wù)績效、優(yōu)化運(yùn)營流程、制定營銷策略等。
五、職業(yè)發(fā)展
數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析都有廣闊的職業(yè)發(fā)展前景。數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等職位通常需要具備數(shù)據(jù)挖掘的技能和知識(shí)。而數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)分析師等職位則更注重?cái)?shù)據(jù)分析的能力。
六、學(xué)習(xí)難度
數(shù)據(jù)挖掘相對(duì)來說學(xué)習(xí)難度較大，需要掌握更多的技術(shù)和算法。
數(shù)據(jù)分析則相對(duì)較容易上手，但要成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師也需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。
七、如何選擇
在選擇學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析時(shí)，可以考慮以下幾個(gè)因素：
1. 個(gè)人興趣：如果你對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)感興趣，并且喜歡挑戰(zhàn)復(fù)雜的問題，那么數(shù)據(jù)挖掘可能更適合你。如果你對(duì)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法和業(yè)務(wù)應(yīng)用更感興趣，那么數(shù)據(jù)分析可能更適合你。
2. 職業(yè)目標(biāo)：如果你希望成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家或從事與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的工作，那么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘是必要的。如果你希望成為一名數(shù)據(jù)分析師或從事與業(yè)務(wù)分析相關(guān)的工作，那么數(shù)據(jù)分析是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
3. 技能基礎(chǔ)：如果你已經(jīng)具備一定的編程和算法基礎(chǔ)，那么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘可能會(huì)更容易一些。如果你對(duì)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)處理有一定的了解，那么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析可能會(huì)更順利。
4. 市場需求：了解當(dāng)前市場對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析人才的需求情況，選擇更有就業(yè)機(jī)會(huì)的領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析都是重要的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，二者在目標(biāo)、技能要求、數(shù)據(jù)類型、應(yīng)用場景和職業(yè)發(fā)展等方面存在一定的差異。在選擇學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘還是數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要根據(jù)自己的興趣、目標(biāo)、技能基礎(chǔ)和市場需求來綜合考慮。無論選擇哪個(gè)領(lǐng)域，都需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，提升自己的能力，來適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)處理需求。 注：尊重原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處和鏈接 http://elsolbar.com/news-id-83499.html 違者必究！部分文章來源于網(wǎng)絡(luò)由培訓(xùn)無憂網(wǎng)編輯部人員整理發(fā)布,內(nèi)容真實(shí)性請(qǐng)自行核實(shí)或聯(lián)系我們，了解更多相關(guān)資訊請(qǐng)關(guān)注python培訓(xùn)頻道查看更多，了解相關(guān)專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費(fèi)申請(qǐng)?jiān)囌n。關(guān)注官方微信了解更多：150 3333 6050
