数据分析、数据挖掘,虽然岗位名称里都含有数据两个字,但这是两条不同的发展路线,数据分析走的是业务和管理路线,数据挖掘走的是技术路线。

数据分析和数据挖掘的差别(同是数据岗数据分析)(1)

数据分析

数据分析师需要有深厚的数理统计基础,并且有一定的数据敏感性,但是对程序开发能力不做要求。

比如对每周每月用户数进行对比分析、细分不同人群的交叉分析,以及利用数据可视化的方式去展示数据的整体情况。

数据分析和数据挖掘的差别(同是数据岗数据分析)(2)

数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中有用的信息和知识的过程。它是有一部分包含数据分析的,因为我们要对数据进行深入的了解,是需要去分析数据情况的。

例如应用算法去挖掘用户购买产品之间的关联,什么样的用户是高质量用户等

数据分析和数据挖掘的差别(同是数据岗数据分析)(3)

岗位的对比

1、薪酬

总体上来说,数据分析<数据挖掘,毕竟数据挖掘的技术背景要求更高。当然这只是平均薪酬,做的好的数据分析师薪酬的天花板也是很高的,后续往战略、管理岗发展,待遇会越来越好。

2、发展前景

差不多,数据分析、数据挖掘只是路线不同,但都有不错的前景。

数据分析和数据挖掘的差别(同是数据岗数据分析)(4)

·数据岗位的晋升路径:

数据岗位的职业发展,一般会分两个方向,一是往管理的方向,另外一个技术方向。

如果你喜欢与人交流,能够跟进整个项目,就比较适合管理方向,比如数据产品经理;如果你对算法或者对技术比较感兴趣,喜欢深入研究,可以往技术方向走,例如技术顾问。

数据分析和数据挖掘的差别(同是数据岗数据分析)(5)

管理和技术两大方向,两者只是说侧重点不同,并不是完全独立,尤其是越往上发展。比如数据科学家,它是一个相对比较综合的岗位,有时也可看成是管理岗,因为具体落地不一定需要他去做,是需要团队来完成,但他也需要对业务、算法十分的了解和熟悉,主导项目的交付。

关于职业发展方向,可以等工作一段时间后再讨论,初入行业,一定先做好基础工作,以学习技能,了解整个行业的状况为主。

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