数据分析与数据挖掘的现状

我已经很久没写文章了。我目前从事BI行业，主要从事BO（报告展示）。写这篇文章主要是为了分享我的经验。我不是一头大牛，基本的小白人，所以你会看到更多的经验（没有大脑），而不是一堆NB轰炸的专业名称、算法、建模理念、分析理念和其他技术共享文章。更多的是对这个职业的看法，技术问题相信杜娘比我更专业！欢迎吐槽指正！说到数据分析，我们必须谈论BI商业智能(BI，BusinessIntelligence)。BI(BusinessIntelligence)即商业智能，是一套完整的解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供报告，提出决策依据，帮助企业做出明智的商业决策。广义的BI包括很多方面，包括数据处理-数据存储-数据仓库-(数据挖掘)-BO显示层BI是智能数据分析。说白了，我们让电脑帮我们做了很多手工工作，省去了很多复杂繁琐的人工。这就是智能。比如我们用工具定期跑出日报、周报、月报等报表！有三点：1、目前，大多数企业的BI不包括数据挖掘。事实上，很多人对这个过程并不太了解。一般来说，他们只是认为BI是一份报告。是的，是做报表的(BO展示层)。2、很多小企业的数据分析岗位只是简单粗暴的DB Excel，所以你会发现，**，工资好低！3、DB Excel只能在小企业数据分析量小的基础上进行。在未来数据激增的情况下，一个注重数据分析的企业必然会走智能化的道路。毕竟人工也是成本~数据分析和数据挖掘/**以下是百度百科解释**/数据分析，是指用适当的统计分析方法分析收集到的大量数据。对数据进行详细研究和总结的过程，提取有用的信息，形成结论。这一过程也是质量管理体系的支撑过程。这一过程也是质量管理体系的支撑过程。实际上，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据挖掘(英语:Datamining)，翻译为数据探索和数据采矿。是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)其中一步。数据挖掘通常是指通过算法从大量数据中搜索隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，上述目标通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验规则）和模式识别等方法实现。许多人没有区分数据分析和数据挖掘，数据分析实际上包括数据挖掘，但现在大多数企业细分职位，一般数据分析和数据挖掘是两个不同的职位！我下面提到的数据分析是基于企业当前的数据分析职位（狭义的数据分析，做报告~）数据分析主要是描述性统计分析，报告，属于BO水平。IBMcognoss工具、SAPBO、oracleBIEE、MicrosoftSSRS、MicroStrategy、Smartbi、QlikView、Power-BI等~太多了，基本功能都差不多，就是做好OLAP数据集后，通过可视化操作开发报表框架，然后定期发布报表！数据挖掘主要用于海量数据挖掘和预测分析，如相关规则、分类、回归、聚类、离群点检测等算法。主要工具是SAS、SPSS、R&Python、MSDataMing等，SAS&SPSS可视化界面，操作简单，使用方便；R&Python需要自己编程，比较难，但是函数和算法都是封装的，可以直接使用。数据挖掘主要基于海量数据，即大数据。数据挖掘主要基于海量数据，即大数据。现在我觉得任何东西都与大数据联系在一起，它变得高大了！基于这个数据量的前提，目前国内的数据挖掘主要是金融(银行、保险、证券)、电信、广告等行业&三大BAT巨头！说实话，数据挖掘、算法、统计思想这些都不是最重要的，最根本的是业务知识！与BO相比，数据挖掘最需要你对业务的理解。如果你对业务有透彻的了解，很多东西甚至不需要算法建模。你只需要画一个透视图和一个透视表，你就会发现规则（知识）。许多新手会问的一个问题是，入门需要什么技能？1.对于数据分析，最重要的技能是SQL、SQL、SQL BO工具(只需了解一下，毕竟使用起来很简单)SQL需要多大程度？企业日常使用的大部分是:80%(添加、删除、查看和更改) 连接查询 基本聚合函数 数据格式处理函数) 20%(使用其他函数)，你只需要增加、删除和修改 连接查询 基本聚合函数 这些基本功能可以通过数据格式处理函数，其他函数可以通过百度使用，使用率相对较低。/**不要再幻想这个职位了。介绍很简单。首先，你需要找到一份相关的工作，然后你会发现我说的是真相**/2。对于(DM)在数据挖掘方面，建模的大部分工作仍然花在数据处理上，这取决于相应企业使用的工具，数据处理过程需要了解！/**不要再幻想这个职位了。入门很简单。首先，你需要找一份相关的工作，然后你会发现我说的是真相**/2。(DM)在数据挖掘方面，建模的大部分工作仍然花在数据处理上，这取决于相应企业使用的工具，数据处理过程需要理解！！ 算法(建模)思想 在日常工作中积累了统计基础和业务知识。SO，DM的入门基础相对较高，门槛相对较高。第三，补充一点:数据库开发是数据分析、数据挖掘和大数据相关工作的另一个特别重要的岗位。与DBA不同的是，大多数BI&DM80%的数据库开发实际上是倒数据，因此早期的数据处理环节尤为重要，衍生出专业的数据库开发，主要从事ETL、数据迁移、多维数据集、数据仓库建设、OLAP，universe，query等工作。对技术要求高，属于底层工作人员，个人认为特别重要！技术控制可以发展到数据库或数据挖掘，数据分析(BO)技术要求相对较低。基于以上，我将分享如何通过招聘通知了解企业数据架构，选择相对较好的职业，做好个人职业规划~~money、money、money~~~如何为企业选择BI架构？

以上就是关于数据分析与数据挖掘的现状的相关介绍，更多数据分析与数据挖掘的现状相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对数据分析与数据挖掘的现状有更深的了解和认识。