哪里可以學(xué)工程數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 數(shù)據(jù)挖掘是什么專業(yè)?

說(shuō)到數(shù)據(jù)，要分析清楚幾個(gè)概念。

統(tǒng)計(jì)是一門應(yīng)用學(xué)科，通過(guò)利用高等數(shù)學(xué)和概率論等數(shù)學(xué)背景來(lái)建立理論模型，將相關(guān)數(shù)據(jù)整理和填補(bǔ)，利用各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)其進(jìn)行量化分析，以求達(dá)到總結(jié)和預(yù)測(cè)的最終作用。統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系并非是包容的，一般人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘是統(tǒng)計(jì)學(xué)的分支，其實(shí)二者是有一定的交集。對(duì)于現(xiàn)在大數(shù)據(jù)背景下，人們更多強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的海量，卻往往忽略統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的實(shí)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別如下：

1、統(tǒng)計(jì)學(xué)是以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)理論體系的，而數(shù)據(jù)悶?zāi)妥型诰蚱蛴谟?jì)算機(jī)領(lǐng)域；

2、統(tǒng)計(jì)學(xué)接觸的是樣本數(shù)據(jù)，即在樣本基礎(chǔ)上估計(jì)總體，而數(shù)據(jù)挖掘畝仔本身在總體范圍里面估計(jì)。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)更加注重運(yùn)用數(shù)學(xué)上已經(jīng)明確的模型來(lái)研究數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘注重機(jī)器學(xué)習(xí)螞汪和計(jì)算機(jī)科學(xué)這樣的經(jīng)驗(yàn)，即不管模型是否有得解釋。

4、統(tǒng)計(jì)學(xué)的本質(zhì)是利用預(yù)期模型得出結(jié)果，而數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)是發(fā)現(xiàn)非預(yù)期但是有價(jià)值的信息，確定性是不一致的。

需要具體了解二者關(guān)系的同學(xué)請(qǐng)戳： /archives/5114

可以從實(shí)習(xí)生或者助手做起，慢慢積累啟神經(jīng)驗(yàn)。

首先，你得具備基本的數(shù)據(jù)分析技能：

1、Excel

Excel簡(jiǎn)單易用，功能強(qiáng)大，熟練使用Excel是數(shù)據(jù)喊渣分析必備的技能。

2、SQL

跟數(shù)據(jù)打交道，有時(shí)候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必須的。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是鄭旁悄一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的核心功底，掌握一些統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)是必要的。

4、SPSS

對(duì)于有些統(tǒng)計(jì)分析方法，例如多元線性回歸、聚類分析、主成分分析等，Excel無(wú)法實(shí)現(xiàn)，通過(guò)SPSS可以輕松搞定。

5、Tableau

Tableau作為商業(yè)智能和分析利器，受到很多公司的歡迎，學(xué)點(diǎn)Tableau能夠讓工作更加高效。

1、數(shù)學(xué)知識(shí)

數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計(jì)算能力即可，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法則是加分。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)知識(shí)是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計(jì)算相關(guān)知識(shí)）最好也有一定的了解。

而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計(jì)學(xué)以外，各類算法也需要熟練使用，對(duì)數(shù)學(xué)的要求是最高的。

所以數(shù)據(jù)分析并非一定要數(shù)學(xué)能力非常好才能學(xué)習(xí)，只要看你想往哪個(gè)方向發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也有偏“文”的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫(xiě)作這一方向發(fā)展。

2、分析工具

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學(xué)會(huì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會(huì)用用Excel就行了，主要工作要靠寫(xiě)代碼來(lái)解決呢。

3、編程語(yǔ)言

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，會(huì)寫(xiě)SQL查詢，有需要的話寫(xiě)寫(xiě)閉櫻行Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學(xué)習(xí)Python是很有必要的，用來(lái)獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語(yǔ)言也是可以的。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會(huì)用……總之編程語(yǔ)言絕對(duì)是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。

4、業(yè)務(wù)理解

業(yè)務(wù)理解說(shuō)是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎(chǔ)也不為過(guò)，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對(duì)業(yè)務(wù)本身的理解。

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對(duì)業(yè)務(wù)的基本了解就可以。

對(duì)于頌喊高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要對(duì)業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點(diǎn)，對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對(duì)業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

業(yè)務(wù)能力是優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師必備的，如果你之前對(duì)某一行業(yè)已經(jīng)非常熟悉，再學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，是非常正確的做法。剛畢業(yè)沒(méi)有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)也可以慢慢培養(yǎng)，無(wú)需擔(dān)心。

4、邏輯思維

這項(xiàng)能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨(dú)拿出來(lái)說(shuō)一下。

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標(biāo)變化的前因后果，會(huì)給業(yè)務(wù)帶來(lái)的影響。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對(duì)邏輯思維的要求也是最高的。

5、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化說(shuō)起來(lái)很高大上，其實(shí)包括的范圍很廣，做個(gè)PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化，所以我認(rèn)為這是一項(xiàng)普遍需要的能力。

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報(bào)告，能清楚的展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法，使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具，根據(jù)實(shí)際需求做出或簡(jiǎn)單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的，也要根據(jù)需求做一些復(fù)雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太轎嘩多美化的問(wèn)題。

6、協(xié)調(diào)溝通

對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務(wù)、尋找數(shù)據(jù)、講解報(bào)告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，需要開(kāi)始獨(dú)立帶項(xiàng)目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項(xiàng)目協(xié)調(diào)能力。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多，業(yè)務(wù)方面相對(duì)少一些，對(duì)溝通協(xié)調(diào)的要求也相對(duì)低一些。

7、快速學(xué)習(xí)

無(wú)論做數(shù)據(jù)分析的哪個(gè)方向，初級(jí)還是高級(jí)，都需要有快速學(xué)習(xí)的能力，學(xué)業(yè)務(wù)邏輯、學(xué)行業(yè)知識(shí)、學(xué)技術(shù)工具、學(xué)分析框架……數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中有學(xué)不完的內(nèi)容，需要大家有一顆時(shí)刻不忘學(xué)習(xí)的心。

快速學(xué)習(xí)非常重要，只有快速進(jìn)入這一行業(yè)，才能搶占先機(jī)，獲得更多的經(jīng)驗(yàn)和機(jī)會(huì)。如果你完全零基礎(chǔ)想要盡快進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)，選擇一家專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是個(gè)不錯(cuò)的選擇?？s短學(xué)習(xí)周期，提高學(xué)習(xí)效率，時(shí)間即金錢！

大學(xué)的哪個(gè)專業(yè)是研究數(shù)據(jù)挖掘的？
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。

比如，軟件開(kāi)發(fā)專業(yè)，

具體以來(lái)的學(xué)科多了，給你個(gè) 網(wǎng)址：baike.baidu/view/7893

自己看下吧。很清楚了 ！

數(shù)據(jù)分析員屬于什么專業(yè)
沒(méi)有屬于什么專業(yè)，一般從事的人都是統(tǒng)計(jì)學(xué)或者數(shù)學(xué)專業(yè)的。
請(qǐng)問(wèn)你是數(shù)據(jù)挖掘的研究生？數(shù)據(jù)挖掘研究生階段都學(xué)什么？
首先，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有好多種，你要定位到某類數(shù)據(jù)挖激算法， 比如分類，聚類，關(guān)聯(lián)規(guī)則，預(yù)測(cè)等等。

再次，就是根據(jù)你的定塵擾拿位，大量閱讀國(guó)內(nèi)外（特別是國(guó)外）研究人員對(duì)這類算法的改進(jìn)及應(yīng)用，要熟悉。。

然后呢，就是提出你對(duì)該算法的改進(jìn)方法，并實(shí)現(xiàn)。

說(shuō)白了，就是算法的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)。

研究生教育就是這樣，自己研究算法。跟實(shí)際的應(yīng)用有些脫節(jié)的，實(shí)際應(yīng)用中根本不會(huì)在意某個(gè)算法的執(zhí)行效率等等。。。。
大數(shù)據(jù)屬于什么專業(yè)？
應(yīng)該歸于計(jì)算機(jī)（軟件）方面的專業(yè)吧
想當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘工程師要報(bào)什么大學(xué)專業(yè) 10分
本科或碩士以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)專業(yè)。

熟練掌握關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，具有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘算法；

具備數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，并熟悉常用的統(tǒng)計(jì)工具軟件。

國(guó)內(nèi)一批大學(xué)，211或者985最好。
數(shù)據(jù)挖掘，到底考研該考什么專業(yè)
數(shù)據(jù)方面的比較好

應(yīng)該考慮自己的興趣和愛(ài)好。興趣是最好的老師，只有感興趣的東西，才會(huì)真正投入的去學(xué)。

要選擇與自己文化基礎(chǔ)相適應(yīng)的專業(yè)，以保證學(xué)習(xí)的順利進(jìn)行。比如說(shuō)你的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較好，

邏輯思維比較靈活，則可以考慮選擇理工類的專業(yè)。

不要急，總之，要自信，相信自己一定可以成功
考研想考數(shù)據(jù)挖掘方面 屬于哪個(gè)二級(jí)學(xué)科呢？ 100分
計(jì)算機(jī)，不過(guò)自動(dòng)化或者統(tǒng)計(jì)的二級(jí)學(xué)科也可能會(huì)有
數(shù)據(jù)挖掘是什么工作呢？
數(shù)據(jù)挖掘指的是在長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)中分析和挖掘有價(jià)值的信息以供決策。這個(gè)概念主要還是因?yàn)镋RP（企業(yè)資源計(jì)劃）和OA(辦公自動(dòng)化)軟件系統(tǒng)的廣泛使用和發(fā)展的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的一個(gè)概念。因?yàn)槠髽I(yè)在使用這些軟件系統(tǒng)的過(guò)程中，雖然運(yùn)營(yíng)的狀態(tài)和管理以及成本有很大的節(jié)約，大大提高了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，可是這李氏些系統(tǒng)卻只能對(duì)企業(yè)的狀態(tài)和管理進(jìn)行一個(gè)狀態(tài)性的記錄，對(duì)長(zhǎng)期記錄下來(lái)的這些數(shù)據(jù)的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟件供應(yīng)商想出各種辦法來(lái)利用其這些數(shù)據(jù)，比如出各種報(bào)表甚至自定義的報(bào)表，可是仍然受制于ERP和OA本身設(shè)計(jì)的缺陷，因?yàn)樗鼈冊(cè)揪筒皇窃O(shè)計(jì)來(lái)做數(shù)據(jù)分析的。 所以在我們的軟件系統(tǒng)實(shí)施的過(guò)程中，常?？吹揭粋€(gè)龐大的系統(tǒng)在運(yùn)行，可是對(duì)于領(lǐng)導(dǎo)卻只有每月看一兩張報(bào)表的價(jià)值。所以，有人提出了數(shù)據(jù)挖掘的概念，長(zhǎng)期使用ERP系統(tǒng)派搭所積攢的數(shù)據(jù)就好像一大筐蘋(píng)果，金蘋(píng)果、銀蘋(píng)果、爛蘋(píng)果都有，而數(shù)據(jù)挖掘工程師就是專門從中挑選出對(duì)企業(yè)有用的信息的工作。當(dāng)然數(shù)據(jù)挖掘軟件也是專門設(shè)計(jì)來(lái)做這個(gè)事情的。
想從事數(shù)據(jù)分析工作，考研應(yīng)該考什么專業(yè)好一些，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)挖掘可以嗎？ 30分
大數(shù)據(jù) 很好地 專業(yè) 你可以考 算法 或者數(shù)據(jù)分析，這個(gè)比較新 你要考的話 看一下 有沒(méi)有 直接開(kāi)這個(gè)專業(yè)的，我的研究生同學(xué)就轉(zhuǎn)行 做這個(gè)了 ，很不錯(cuò)
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別是什么
總結(jié)一下主要有以下幾點(diǎn)：

1、計(jì)算機(jī)編程能力的要求

作為數(shù)據(jù)分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個(gè)完全不懂編程，不會(huì)敲代碼的人完全可以是一名能好的數(shù)據(jù)分析師，因?yàn)橐话闱闆r下OFFICE包含的幾個(gè)工具已經(jīng)可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析的要求了。很多的數(shù)據(jù)分析人員做的工作都是從原始數(shù)據(jù)到各種拆分匯總，再經(jīng)過(guò)分析，最后形成完整的分析報(bào)告。當(dāng)然原始數(shù)據(jù)可以是別人提供，也可以自己提?。ㄗ鳛橐幻细竦臄?shù)據(jù)分析師，懂點(diǎn)SQL知識(shí)是很有好處的）。

而數(shù)據(jù)挖掘則需要有編程基礎(chǔ)。為什么這樣說(shuō)呢？舉兩個(gè)理由：第一個(gè)，目前的數(shù)據(jù)挖掘方面及相關(guān)的研究生方面絕大多數(shù)是隸屬于計(jì)算機(jī)系；第二點(diǎn)，在招聘崗位上，國(guó)內(nèi)比較大的公司掛的崗位名稱大多數(shù)為“數(shù)據(jù)挖掘工程師”。從這兩點(diǎn)就可以明確看出數(shù)據(jù)挖掘跟計(jì)算機(jī)跟編程有很大的聯(lián)系。

2、在對(duì)行業(yè)的理解的能力

要想成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于所從事的行業(yè)有比較深的了解和理解是必須要具備的，并且能夠?qū)?shù)據(jù)與自身的業(yè)務(wù)緊密結(jié)合起來(lái)。簡(jiǎn)單舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，給你一份業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)報(bào)表，你就能在腦海中勾畫(huà)出目前經(jīng)營(yíng)狀況圖，能夠看出哪里出現(xiàn)了問(wèn)題。但是，從事數(shù)據(jù)挖掘不一定要求對(duì)行業(yè)有這么高的要求。

3、專業(yè)知識(shí)面的要求

數(shù)據(jù)分析師出對(duì)行業(yè)要了解外，還要懂得一些統(tǒng)計(jì)學(xué)、營(yíng)銷、經(jīng)濟(jì)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等方面的知識(shí)，當(dāng)然能了解數(shù)據(jù)挖掘的一些知識(shí)會(huì)更好。數(shù)據(jù)挖掘工程師則要求要比較熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立數(shù)據(jù)模型并將模型應(yīng)用于實(shí)際，甚至需要對(duì)已有的模型和算法進(jìn)行優(yōu)化或者開(kāi)發(fā)新的算法模型。想要成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師，良好的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、編程能力是必不可少的。

總之一句話來(lái)概括的話，數(shù)據(jù)分析師更關(guān)注于業(yè)務(wù)層面，數(shù)據(jù)挖掘工程師更關(guān)注于技術(shù)層面。

數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師的相似點(diǎn)：

1、都跟數(shù)據(jù)打交道。

他們玩的都是數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)或者蒐集不到數(shù)據(jù)，他們都要丟飯碗。

2、知識(shí)技能有很多交叉點(diǎn)。

他們都需要懂統(tǒng)計(jì)學(xué)，懂?dāng)?shù)據(jù)分析一些常用的方法，對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度比較好。

3、在職業(yè)上他們沒(méi)有很明顯的界限。

很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析師也在做挖掘方面的工作，而數(shù)據(jù)挖掘工程師也會(huì)做數(shù)據(jù)分析的工作，數(shù)據(jù)分析也有很多時(shí)候用到數(shù)據(jù)挖掘的工具和模型，很多數(shù)據(jù)分析從業(yè)者使用SAS、R就是一個(gè)很好的例子。而在做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目時(shí)同樣需要有人懂業(yè)務(wù)懂?dāng)?shù)據(jù)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要提出正確的數(shù)據(jù)挖掘需求和方案能夠提出備選的算法模型，實(shí)際上這樣的人一腳在數(shù)據(jù)分析上另一只腳已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘上了。

事實(shí)上沒(méi)有必要將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘分的特別清，但是我們需要看到兩者的區(qū)別和聯(lián)系，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者，要根據(jù)自身的特長(zhǎng)和愛(ài)好規(guī)劃自己的職業(yè)生涯，以尋求自身價(jià)值的最大化。

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