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職場(chǎng)人要學(xué)數據挖掘還是數據分析好？
談起數據分析，很多人往往合在一起說(shuō)：數據挖掘與數據分析。時(shí)下比較熱門(mén)的微博都在八卦國內外最新的數據挖掘技術(shù)，晦澀高深的概念讓咋們這些文科出身的菜鳥(niǎo)一頭霧水。說(shuō)實(shí)話(huà)，從事數據分析這幾年，我真的不懂數據挖掘，也很少涉及到用最新的挖掘工具和技術(shù)去挖掘數據，更多的是作為一個(gè)普通的職場(chǎng)人，根據工作要求，對數據進(jìn)行自動(dòng)化獲取、按條件篩選統計、分類(lèi)、再用常用的數據分析工具(如XY矩陣、魚(yú)骨圖、柏拉圖、點(diǎn)圖、雙層餅圖、VSM、相關(guān)分析、回歸分析、方差分析等)進(jìn)行分析和呈現。 數據挖掘，更多的側重數據模型和數據平臺如數據倉庫的搭建，工作重點(diǎn)在于數據架構的搭建和底盤(pán)性工作。因此，需要具備理工科基礎，具有深厚的數學(xué)和計算機理論知識，尤其要掌握一門(mén)編程語(yǔ)言如Cjava，更要對數據庫的理論和技術(shù)有較深的積累。在此技術(shù)上，再熟練掌握某幾種國內外數據建模和數據挖掘軟件。作為一個(gè)普通的職場(chǎng)人員，要掌握這些，難度不是一般的大，除非是專(zhuān)門(mén)研究數據挖掘技術(shù)的研發(fā)人員。 數據挖掘和數據分析有本質(zhì)上的區別。數據挖掘側重智能機器，數據分析側重在日常工作中的數據實(shí)物的整理、分析和呈現。數據分析能力是一項專(zhuān)業(yè)技能，任何行業(yè)任何崗位都是需要的，是衡量一個(gè)人專(zhuān)業(yè)能力的重要標準。任何技能，重在普及和應用，對于大多數人，如果掌握起來(lái)很難，或者學(xué)會(huì )了難以致用，那么這項技能就失去了社會(huì )認同的意義。所以，作為職場(chǎng)人，欲提升自己的數據分析能力，并不需要掌握高深的數據挖掘理論和技術(shù)，而應該從本職工作的業(yè)務(wù)實(shí)際出發(fā)，多掌握一些諸如excel函數、宏與專(zhuān)業(yè)圖表、SPSS、Minitab、精益六西格瑪理論和方法論、常見(jiàn)的數據分析統計工具等，只有掌握了這些帶有普適性的數據分析方法和工具，才能在實(shí)際工作中體現自身價(jià)值。
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