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大数据环境中常见的针对数据挖掘和数据分析的疑惑与职业选择
作者: 佚名 2018-11-08 13:58 【深度数据挖掘】

在大数据的环境下,有许多人都在询问数据分析与数据挖掘有什么区别?数据挖掘与爬虫有什么区别?这样的问题。实际上数据挖掘是对数据源以及数据原始取得的一个过程,而数据分析是对挖掘来的数据进行整理清洗,以及有规律的将它进行展现。那么有性质上来讲,他们就是两个不同的工种。但是在许多人力资源匮乏的公司,这两个职位或者说是两个岗位,他们通常是一个人在操作。由此给公众带来的疑惑和忧虑就是,他们可能是同一个职业。但是从本质和它的岗位设定来讲,本身是两个完全不同的职业。

大数据环境中常见的针对数据挖掘和数据分析的疑惑与职业选择

职业定位

我们分清了这两个岗位的不同之后,接下来便是职业选择。数据挖掘比较偏向于完完全全的技术类型,尤其是中高端偏向型技术。它除了涉及到一些简单需要爬取的数据比较容易去获得以外,其他的都需要构架和构思。这不是普通的爬取工具所能够代替或者取代的一个岗位。他需要有一个严格的逻辑思维和一个,严谨的方案,才能去执行深度的挖掘的过程。而数据分析的过程就相对来讲门槛比较低,从最简单的办公office旗下的Excel软件都可以实现对一些数据的简单的分析,提取,筛选,以及简单的处理。

大数据环境中常见的针对数据挖掘和数据分析的疑惑与职业选择

职业内容

以上两种职业,无论是从岗位的设定,还是实际操作中的一些流程。对于初学大数据分析或出血到数据挖掘的人来讲,必然是一个难以接受和难以恒定的一个理论或者概念。其实无需疑惑,他们两个岗位有什么区别,因为他们之间有一些共通之处就是,接触的全是数字,或者是树型数组。有区别的就是前台与后端的东西。但是如果这两个技术,无论你要去如何的生活,都是需要去了解数据库,或者熟练的掌握其中一项数据库的技能。在未来便能在未来的大数据分析领域中有一席之地。

大数据环境中常见的针对数据挖掘和数据分析的疑惑与职业选择

大数据时代

由此可以衍生出来的一个问题就是,什么样的年龄什么样的人,什么样的水平适合去,操作大数据或者系从事大数据相关岗位和相关职业设定的问题。那么我们将在下一篇或下一个章节来单独对这个问题进行讲解。


标签:大数据 

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