数据分析与数据挖掘的区别_哪个更好学

　　数据分析与数据挖掘的区别_哪个更好学？大数据产业在我国已经有了几年的发展，但从整体来看，我国信息化程度还不够高。因此，大数据相关岗位比如数据分析与数据挖掘等的人才需求量非常的大，发展前景也很不错。接下来我们说一下数据分析与数据挖掘的区别以及学习难度。

数据分析与数据挖掘的区别之定义：

数据分析(DataAnalysis)是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息，得出结论和推动决策制定。数据分析具有多个方面和多种方法，包括各种名称下的多种技术，不同的商业，科学和社会科学领域。

数据挖掘（Datamining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”（KDD）的分析步骤。

数据分析与数据挖掘的区别之需要具备技能：

数据分析需要具备的技能：

首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据，很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代，真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了，起码你要会SQL，SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功。

其次，你要会一些数据分析工具，EXCEL是最基本的，其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了，EXCEL的图形表达能力也已经够强。以上层层递推，其实数据分析师每在IT上前进一步，带来的效益是几何级的，比如你懂Hadoop，那么，你就可能离大数据更近一点。

数据挖掘需要具备的技能：

首先，需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

其次、需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

再次、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

数据分析与数据挖掘哪个更好学？

以上是汇总的数据分析和数据挖掘人员需要具备的技能，可以参考学习，具体哪个好学哪个不好学因人而异的。

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