数据分析与数据挖掘的区别是什么？

      随着时代的发展，数据已经成为了我们生活的一部分，甚至可以比作像空气一样的存在。随着数据的作用越来越重要。数据的分析和挖掘也变得愈发关键。那么二者如何区分呢？实际上数据分析可分为广义数据分析及狭义数据分析，广义数据分析包括狭义数据分析及数据挖掘，我们常说的数据分析指的就是狭义数据分析，下面小编就带大家详细盘点一下数据分析与数据挖掘的区别。

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数据分析

1、计算机编程能力的要求

       作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如

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       而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。

2、在对行业的理解的能力

       要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

       数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。

       以上就是小编为大家带来的有关于数据分析与数据挖掘的区别的相关内容，相信通过文章大家对这些内容有了相应地理解。总而言之，数据分析师更关注业务水平的内容，而数据挖掘工程师更关注技术水平。从目前来看，数据分析师和数据挖掘师在国内的需求量越来越大，发展前景不可估量，在某个领域深入研究，有不成功的理由吗？