文：小蚊子 图：菜小白 干数据这行的小伙伴们是不是经常听到数据分析与数据挖掘这两个词？有没有觉得一头雾水？那么他们之间有什么区别与联系呢？今天就为你一一道来。...数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...我们可以从定义、目的、方法、结果这四个角度来了解对比数据分析（狭义）与数据挖掘之间的区别与联系。...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。 学习路线（非编程）：A+B 学习路线（Python方向）：A+C 学习路线（R方向）：A+D
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。...数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。...在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。...由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。...沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒！
2 数据挖掘是什么？为什么用数据挖掘？ 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。...统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。...相反，计算机在分析者和数据之间起到了必要的过滤的作用。这也是数据挖掘特别注重准则的另一原因。尽管有必要，把分析者和数据分离开很明显导致了一些关联任务。...下面来关注一下歪曲数据的非预期的模式出现的可能性。这和数据质量相关。所有数据分析的结论依赖于数据质量。GIGO的意思是垃圾进，垃圾出，它的引用到处可见。...在这里，记分方法可能是相关的，但需要更多的统计学家和数据挖掘工作者的研究。
在未来5年，我们可以预期，即使是初创企业，也会有某种形式的数据分析在发挥作用，并引发业务增长。 从事职业转型的专业人士往往对数据分析、大数据分析和数据科学领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。...别担心，我们有自己的判断，这就是为什么我们决定写一篇文章，清楚地解释所有这些流行语之间的区别，以及与之相关的职业。...它结合了数学、统计学、智能数据捕获、编程、问题解决、数据清理、不同的观察角度、准备和数据对齐。 简而言之，它是对数据进行处理的几种技术和流程的组合，以获得有价值的业务视角。...成为大数据专业人士: 1) 所有大数据、数据科学和数据分析专业人员最需要的技能是数学和统计技能。 2) 你强大的分析能力会帮助你从大量的数据中找出隐藏的意义。...5) 清楚了解各种业务目标、流程和背景是非常重要的。 成为一名数据分析师: 1) 统计和数学技能是必不可少的，具体来说，有推理和描述性统计知识以及实验设计的帮助。
课程分为4个模块： Python语言基础 Python数据挖掘基础 Python文本挖掘基础和实例 Python数据挖掘案例应用 此学习路线由浅入深，从基础到案例实践，手把手教你如何用Python做数据分析和数据挖掘...第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周 Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，...数据描述与分析分析则主要用到pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。...第三部分是Python做文本挖掘及案例分析，主要是python爬虫的学习和应用，学习时间2周 数据分析离不开数据采集和爬取。...最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。
课程分为4个模块： Python语言基础 Python数据挖掘基础 Python文本挖掘基础和实例 Python数据挖掘案例应用 此学习路线由浅入深，从基础到案例实践，手把手教你如何用Python做数据分析和数据挖掘...第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周 Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，数据描述与分析分析则主要用到...pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。...最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。...从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么
简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。...相反，计算机在分析者和数据之间起到了必要的过滤的作用。这也是数据挖掘特别注重准则的另一原因。尽管有必要，把分析者和数据分离开很明显导致了一些关联任务。...下面来关注一下歪曲数据的非预期的模式出现的可能性。这和数据质量相关。所有数据分析的结论依赖于数据质量。GIGO的意思是垃圾进，垃圾出，它的引用到处可见。...我的研究组有明确的例子显示银行债务的申请随时间、竞争环境、经济波动而变化。 至此，我们已经论述了数据分析的问题，说明了数据挖掘和统计学的差异，尽管有一定的重迭。...在这里，记分方法可能是相关的，但需要更多的统计学家和数据挖掘工作者的研究。
数据挖掘挖什么？ 前一篇我总结了一些软件的区别和选择。...数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。...而两者的具体区别在于： （其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析） •数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。...数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。...数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。 关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。
前语 本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。 ?...曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...对公司来说，他们可以挖掘新的信息，帮助公司开源节流，所以它需要的是人才，关键是人才。我们说数据科学，科学意味着没有权威，不要迷信那些权威，中国人喜欢崇拜权威。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。...转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
我说的可能有点过分，但是我必须这么说，现在的统计，特别数据统计问题很严重。 美国的一个调查报告说人才缺口很多，说明在美国培养这样的人数也不够，可以用大数据来做的缺少的更多。...曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...那些高科技团队都有自己的数据科学团队，而那些非科技公司和大公司也需要做这些东西，他们现在需要的是人才，你们就是要把自己做变成被需要的人才。 数据科学家专业人才干什么呢？...对公司来说，他们可以挖掘新的信息，帮助公司开源节流，所以它需要的是人才，关键是人才。我们说数据科学，科学意味着没有权威，不要迷信那些权威，中国人喜欢崇拜权威。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。
0x00 前言 问题 数据分析和数据挖掘的区别是什么？是否只能选一个方向深耕？...问题描述 数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？...一般大家讨论数据挖掘和数据分析的区别的时候，更倾向于将数据挖掘定位为会用很多机器学习算法的岗位，数据分析定位为大部分时候都在写sql和玩excel，最多了解一些统计学的岗位，因此很多小伙伴在聊这个问题的时候也会认为...然后，在各个厂子里面是怎么划分数据分析和数据挖掘呢，举几个例子给大家做参考： 厂A：数据挖掘和数据分析做同样的事情，没什么区别，写Sql，开发报表，跑数据～ 厂B：数据挖掘做推荐、广告这类偏算法相关的岗位...，大部分公司的数据挖掘挖掘岗和数据分析岗可能没什么区别，下面只是一种划分方式。
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。...什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 通过上述定义，我们知道商业智能BI和数据分析并不是完全等同的关系，而是有交叉关系的两个领域。...数据分析的最终目的是实现业务增长，无论用怎样的方法，用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。 数据分析和BI都是一个很泛的概念，两者互相包容。...一般的BI是集数据接入、数据处理、数据分析、数据可视化等功能为一体，可以说BI包括数据分析，而且BI更多是能够给企业一套完整的解决方案，数据分析没有强调解决的概念；另一方面，数据分析包括太多的东西，BI
前语 本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。...如果你管理阶层再好，你找不到人也什么都没有，而对于每个人来说最重要的就是把自己的价值提高，而不是地位。 一 数据科学的前途 这是一些调查的结果，数据科学家的年薪是多少，这是美国的。...曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...对公司来说，他们可以挖掘新的信息，帮助公司开源节流，所以它需要的是人才，关键是人才。我们说数据科学，科学意味着没有权威，不要迷信那些权威，中国人喜欢崇拜权威。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。
统计、概率、数据挖掘，这几个词经常伴随出现，尤其是统计和概率两个概念，几乎就像自然界的伴生矿一样分不了家，有很多出版社都出版过叫做《概率统计》的书籍。...数据挖掘这个词很多时候是和机器学习一起出现，现在网上众人对这个两个词的关系说法也是莫衷一是。有的说数据挖掘包含机器学习，有的说机器学习是数据挖掘发展的更高阶段云云。...数据挖掘和机器学习这样的词汇命名应该是信息科学自然进化和衍生出来的，带有一定的约定俗成的色彩，人们的看法见仁见智也在情理之中。 我的观点是这样。...数据挖掘——首先是有一定量的数据作为研究对象，挖掘顾名思义，说明有一些东西并不是放在表面上一眼就能看明白，要进行深度的研究、对比、甄别等工作，最终从中找到规律或知识，“挖掘”这个词用的很形象。...但是请注意，与数据挖掘一起出现的这个机器学习概念和我们说的“人工智能”还是相差甚远，因为这里面对“智能”的考究程度实在是太低了。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。...我还列出了现有的有关该主题的最佳课程。 初级水平 什么是初学者？——如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。...学习统计学和数学 统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学，那现在是时候走出困境了。...推荐费博士的《Python进阶：数据挖掘算法》视频课程 3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具 今年你的学习之旅始于大数据。...所以今年，你必须制定计划，运用自己的知识和经验帮助数据分析学领域的人。这也会为更多的在这个领域的人指明方向。 推荐任务：在社区分享你的知识。 3.
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。...这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。...的；一口咬死业绩不行都是别人的锅，跟自己一点关系没有，你们不要胡乱分析的——各种丑态，和那些无知的医闹有啥区别？所以真的想做好数据分析工作，理论是必备的，实际处理各种业务问题的能力也同样非常重要。...因此我们看到化验科都有各自精密的仪器设备，并且检查标准也非常清晰，不需要人工判断。 这像极了数据挖掘，或者算法的工作。其实目前算法最成功的商业应用也正是在图像识别领域。...，出了事还来医院闹的医闹有什么区别？？
一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。...学习统计学和数学 统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学，那现在是时候走出困境了。...推荐费博士的《Python进阶：数据挖掘算法》视频课程 3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具 今年你的学习之旅始于大数据。...点击下方“阅读原文”查看更多内容和相关推荐课程链接 ↓↓↓ 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化...，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！
1、python爬虫：比较详细介绍了爬虫所需要具备的库、工具、爬虫基础知识 python爬虫学习需要的库、工具和系统知识 2、python爬虫流程 python爬虫数据采集流程 3、python数据分析简介...python数据分析简介 4、python数据预处理方法 python数据预处理方法 5、python数据挖掘基础 python数据挖掘基础 6、python数据探索基础方法 python数据初步探索方法
有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？ 1.千万别用一句话就说完区别，而是通过多个维度比较来罗列出区别。...3.从职责维度来看，数据工程师偏重于清洗数据，使其可以被数据分析师和数据科学家使用。而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据，从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。...因为数据工程师还负责数据库设计、数据仓储，这就意味着他们必须十分熟悉现有的数据库技术和数据管理系统，比如和大数据有关的Hadoop与HBase 等。...7.从发展方向维度来看，数据工程师则可以往数据架构师、数据挖掘工程师等方向发展，而数据分析师可以往数据产品经理、数据挖掘工程师、业务经理等方向发展。 它们还有一个共同的发展方向，那就是数据科学家。...数据科学家就是同时具备数据工程师和数据分析师两种职业技能的人才。
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