标题: 掌握数据挖掘与数据分析的区别,助力你在大数据领域的职业发展

随着大数据的火爆,市场上对大数据相关人才的需求与日俱增,这也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况,从而引发了一波关于大数据的学习浪潮。大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位分类,以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能。当然作为大数据行业最为重要的职位:大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。人们不时地会混淆大数据分析技术和数据挖掘的关系,把一些数据挖掘的成果直接当成大数据的成果。虽然大数据分析的成果确实和数据挖掘一样,都需要靠算法驱动的。但是二者也有明显的不同。

数据挖掘

简单的来说,就是利用数据分析产生深层次有价值的理解。基于以上各种方式获得的数据,我们可以做最简单的统计分析、用户及品牌理解、用户画像、各品牌或各产品型号之间的关系等等,了解现在和历史并争取预测未来。

常用的工具是Python/R/SPSS等,算法包括最简单的统计、稍微复杂一些的Machine Learning、Deep Learning以及CollaboraTIve Filtering等等。

数据分析

通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。

常用的工具有Hadoop、HPCC、Storm以及Apache Drill等等。

大数据分析与数据挖掘的区别

从概念上可以认为,大数据分析是数据挖掘的一个子集。在通常的概念下,他们之间是有差别的,但是严格意义下,大数据的所有成果都可以纳入数据挖掘的成果范畴。