可以说明一下数据挖掘和数据分析的工作方向吗？

Posted 2023-05-11

普通的数据分析师、数据挖掘工程师 = SQL工程师 + Excel工程师 + 统计学。
高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。
一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议，数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。但是其实实际上，这两者的工作内容很难割裂开，因为要想做出有价值的分析报告、业务建议，必须深挖各个维度的数据。而想给出有价值的数据交付物，也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点，挖掘岗稍微偏数据一点。

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下面的内容来自于书籍的一些书摘：
1）认知维度：首先是告诉企业和数据分析师应该如何科学地认识网站数据分析，其次是指导企业如何从零开始构建自己的数据体系，最后讲解了数据分析师应该如何从零开始建立自己的成长体系；
（2）技术维度：详细地讲解了网站数据的采集和配置、网站分析工具的选择和使用、网站数据整合的方法、数据监测与评估的指标，以及数据分析的场景和相应的方法；
（3）应用维度：通过10余个商业化的案例，还原了网站数据分析在营销和运营中的应用，不仅从业务层面讲解了数据驱动的营销和运营的方法论，而且还从实操层面讲解了案例的操作过程，可以直接套用到工作中并产出效果；
（4）管理维度：从数据管理者和领导者的角度探讨了如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理，这些都是作为管理者自我提升的必备知识；
（5）工具维度：对Webtrekk和Adobe Analytics等世界级的网站分析工具报表、指标和重要特性进行了详细的列举，同时包含大量最新的完整代码部署示例。
就业的方向基本大数据时代的到来，对于数据挖掘师来说可以在掌握工具的基础上结合相应的业务创新更有挖掘潜力的角度，基本是全行业适用的，更多的是适合与大数据集中的互联网行业
数据分析的话，可能在就业的范围真的是全行业的了，对于数据可能不需要太多只要确定数据的有效性和真实性就好，不论是小的店铺还是大型的公司都需要对数据解析驱动于业务的一个分析专家，更好的为决策做准备。 参考技术B 普通的数据分析师、数据挖掘工程师 = SQL工程师 + Excel工程师 + 统计学。
高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。

一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议，数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。但是其实实际上，这两者的工作内容很难割裂开，因为要想做出有价值的分析报告、业务建议，必须深挖各个维度的数据。而想给出有价值的数据交付物，也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。
所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点，挖掘岗稍微偏数据一点。本回答被提问者和网友采纳

我JAVA几乎零基础，可以学好大数据吗？

java与大数据的关系你应该明确一下。学习大数据一般要先学java，但并不代表要将java的所有内容都学习，只要学习与大数据相关的知识点就可以。
下面是关于学习大数据的一些知识点，你可以大致了解一下，希望对你有所帮助。学习大数据的两大基础就是JAVA和Linux，学习顺序不分前后。需要同时掌握，才可以继续大数据课程的学习。Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

我还是要推荐下我自己创建的大数据资料分享群142973723，这是大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合零基础学习大数据资料和入门教程。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。大数据课程大钢。