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數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)挖掘師有什么區(qū)別

工程師人生 ? 來(lái)源:工程師吳畏 ? 2019-03-13 14:52 ? 次閱讀
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【數(shù)據(jù)分析師】:

數(shù)據(jù)分析師是指基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析的人員,能熟練的用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將它們加以匯總、理解并消化,以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析師在企業(yè)中發(fā)揮的價(jià)值在于能夠利用已有的數(shù)據(jù)資料(一手或二手的)進(jìn)行觀測(cè),實(shí)驗(yàn),研究分析出背后的一套規(guī)律為企業(yè)進(jìn)行優(yōu)化決策。業(yè)務(wù)層面的員工需要寫出數(shù)據(jù)報(bào)告給老板看,如果你的分析結(jié)果對(duì)企業(yè)決策(如營(yíng)銷計(jì)劃)有改善從而提高了業(yè)績(jī),那么待遇肯定是意想不到的。

此崗位重在“分析”,首先要有一定的數(shù)據(jù)靈敏度和數(shù)學(xué)底子,知道在什么樣的數(shù)據(jù)規(guī)模下,需要看什么樣的數(shù)據(jù)指標(biāo)。了解常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘算法,可以使用一些工具得到預(yù)期的結(jié)果。當(dāng)然用工具的話是需要公司系統(tǒng)支持一些數(shù)據(jù)分析軟件的,SPSS啊,Clementine什么的,如果沒(méi)有,說(shuō)句難聽(tīng)的,弄個(gè)Excel表格在有些公司也叫數(shù)據(jù)分析師。當(dāng)然有些數(shù)據(jù)分析師Excel玩兒的可以很溜,可以用Excel模擬一個(gè)CTR預(yù)估算法的迭代過(guò)程。

數(shù)學(xué)方面,需要學(xué):統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論

【數(shù)據(jù)挖掘工程師】:

偏技術(shù),偏算法,重模型,需要很深的代碼功底,要碼很多代碼。通過(guò)建立模型、算法、預(yù)測(cè)等提供一些通用的解決方案,當(dāng)然也有針對(duì)某業(yè)務(wù)的。崗位重點(diǎn)是要“挖掘”,所以對(duì)于人的要求就是要熟悉挖掘的方法,挖掘的工具,或者至少知道在什么平臺(tái)應(yīng)該用什么工具,面對(duì)什么樣的需求應(yīng)該怎么解。

數(shù)據(jù)挖掘:高等數(shù)學(xué),數(shù)值分析,線性代數(shù),凸優(yōu)化,運(yùn)籌學(xué)(這些是基本)數(shù)字信號(hào)處理,模式識(shí)別,矩陣論(進(jìn)階)。

總的來(lái)說(shuō),代碼能力強(qiáng)直接搞算法,弱就先做數(shù)據(jù)分析。

京東數(shù)據(jù)分析師職位要求:(15k-30k)

1、與多部門(包括業(yè)務(wù)部門、和底層數(shù)據(jù)提供方等)密切溝通,負(fù)責(zé)所需數(shù)據(jù)的提取、查詢、處理、分析等工作,以解決需求方所提出的數(shù)據(jù)問(wèn)題與需求;

2、有扎實(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)知識(shí);具備良好的邏輯思維能力以及良好的業(yè)務(wù)解讀能力,有移動(dòng)端互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

3、熟練使用Hive SQL、Excel或相關(guān)替代工具、PPT;有R語(yǔ)言和JA系統(tǒng)自動(dòng)化報(bào)表經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

4、具有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和較強(qiáng)的跨部門溝通協(xié)調(diào)能力,能承受一定壓力。

*京東數(shù)據(jù)挖掘工程師職位要求:(20k-40k)

1.3年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn);

2.熟悉各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)和參數(shù)調(diào)優(yōu)(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等);

3.熟悉SAS、R、Python等分析工具,熟悉大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和工具,如Hive,Hadoop, Spark等;

4.有較強(qiáng)的邏輯思維能力、優(yōu)秀的溝通表達(dá)能力及團(tuán)隊(duì)合作能力;

5.有金融行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)建模、個(gè)性化推薦、營(yíng)銷建模等經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

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