? ? ??數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的界定非常的模糊。但有一點(diǎn)可以確定，數(shù)據(jù)分析輸出的是統(tǒng)計(jì)結(jié)果，比如總計(jì)，平均值等，數(shù)據(jù)挖掘輸出的是模型或規(guī)則，我們一起來看下之間區(qū)別：

二者有以下幾點(diǎn)區(qū)別

1.對計(jì)算機(jī)編程能力的要求不同

? ? ? 一個對編程、敲代碼一竅不通的人完全可以成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析很多時候用到的都是諸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，這些工具已經(jīng)可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析的要求。

? ? ? 而數(shù)據(jù)挖掘則需要一定的編程基礎(chǔ)。在做數(shù)據(jù)倉庫組建、分析系統(tǒng)開發(fā)、挖掘算法設(shè)計(jì)等工作時，常常需要工作人員親力而為地從ETL開始處理原始數(shù)據(jù)，因此對計(jì)算機(jī)水平有較高要求，并且更偏技術(shù)方向。目前從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作的人大多都隸屬于計(jì)算機(jī)系。

2. 側(cè)重于解決的問題不同

? ? ? 數(shù)據(jù)分析主要側(cè)重點(diǎn)在于通過觀察數(shù)據(jù)來對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上的分析；而數(shù)據(jù)挖掘則是通過從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識規(guī)則”來對未來的某些可能性做出預(yù)測，更注重數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系。

3. 對專業(yè)知識的要求不同

? ? ? 一名數(shù)據(jù)分析師，必須要對所從事的行業(yè)有較深入的了解，并且需要將數(shù)據(jù)與自身的業(yè)務(wù)緊密地結(jié)合起來。當(dāng)然，除了需要了解本行業(yè)之外，還應(yīng)當(dāng)懂得統(tǒng)計(jì)學(xué)、營銷學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等方面的知識。假若能對數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識有所了解會對工作更有幫助。

? ? ? 而想要成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師，則需要擁有良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識、數(shù)學(xué)能力、編程能力，熟悉數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，并且要能夠根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型并將模型與實(shí)際相結(jié)合，甚至需要對已有的模型和算法進(jìn)行優(yōu)化或者開發(fā)新的算法模型。

? ? ? 相比而言，數(shù)據(jù)挖掘在廣度上稍遜于數(shù)據(jù)分析，但在深度上，數(shù)據(jù)挖掘則更勝一籌。

二者的相似之處

? ? ? 不論是數(shù)據(jù)分析師還是數(shù)據(jù)挖掘師，數(shù)據(jù)都是他們賴以生存的重點(diǎn)，假若搜集不到數(shù)據(jù)或者沒有足夠的數(shù)據(jù)作為支持，那么將無法進(jìn)行相應(yīng)的工作。并且他們都需要掌握相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，并且對數(shù)據(jù)都需要有較高的敏感性。

? ? ? 雖說數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析有所不同，但是很多時候，數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘師也會需要做對方的工作。做數(shù)據(jù)分析時需要用到數(shù)據(jù)挖掘的工具和模型；做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目時同樣需要他們懂業(yè)務(wù)、懂?dāng)?shù)據(jù)，并且需要他們能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要提出正確的數(shù)據(jù)挖掘需求和方案。因此二者在職業(yè)上并沒有明顯的界限。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析与数据挖掘的区别和联系？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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