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数据分析与数据挖掘,你了解多少
1.数据挖掘与数据分析在实际工作中,真的有很大区别甚至是区别吗?我知道一些定义,比如数据分析偏重于统计,而数据挖掘的工作是分类,聚类,是信息的提炼,但是实际工作中是不是往往两方面都在做?分不清,分不开。
答:第一个问号你指哪方面有区别?第二个问号,实际工作中是“谁”两方面都在做?
给些提示:实际工作中,数据挖掘通常后面跟的是工程师(engineer),而数据分析,英文是analyst。通常,一个人或者是分析师,或者是挖掘工程师,不会同时是两个角色,至少会有所侧重。
2.有些单位(互联网、软件)找数据方面的人会要求编程比如python,R,hadoop等。有些则似乎要求的是应用,比如spss,sas,modeler(过去叫clementine)等。是不是编程的那部分人使网站能动态的响应,而应用的那部分人的工作是通过了解分析改善运营跟业务状况?是不是有些公司把这部分人叫做需求分析师,业务分析师等?
答:数据方面的人,这个用词反映出你对实际工作确实了解不多。什么叫“数据方面的人”?数据有很多方面,因而也会有很多方面的人。我的理解是,你说到的编程,更偏基础层建设,而你提到的应用,是基于基础层进行的应用,属于analyst范畴。
3 针对与2所提问及的搞应用的人,现在的公司真的有对他们的分析结构给予足够重视吗?这部分人一般在什么部门?岗位多吗?
答:分析结果公司是否给予足够重视,这个问题还是太大,因而很那回答。我来解构一下:谁代表公司?业务方吗?业务方的什么级别的人呢?进而,假设你的分析结果是给业务部门的总经理做汇报,那么你的分析结论真的对总经理的工作有助益吗?如果回答为是,我想总经理会重视的。而如果你的分析结果没到总经理关注的层面,一来你可能没有机会把结论晒给总经理,你是否会得出结论这家公司不重视你的分析
这部分人的分布通常可能是这样:大型公司会有独立的BI部门(商业智能部),这部分人集中于此;某些小公司,这部分人直接归属在业务部门,比如运营部、销售部,甚至财务部等。
4 对于整个数据分析/数据挖掘,你们觉得是一次概念炒作,又或是我们遇到了大数据/云时代,所以有比很大的应用前景?
答:又是个很大的问题,前景二字,不用管概念如何炒作,你总能判断出来人类未来的决策会越来越依赖信息,即越来越依赖数据的产出。
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