数据分析师和数据挖掘工程师的区别

黄砚玲 2019-11-05 21:47:00

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1、“数据分析”的重点是观察数据,而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD发现的知识规则;3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动,而“数据挖掘”发现的知识规则,可以直接应用到预测。4、“数据分析”不能建立数学模型,需要人工建模,而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系,“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系,根据KDD得出的“规则”,给定一组输入参数,就可以得出一组输出量。
黄白玲2019-11-05 23:03:04

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  • 大数据工程师主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员,熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法,熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
    齐敬磊2019-12-01 17:12:32
  • 数据工程师的重心在“后端”,他们需要持续的优化数据通道,才能保证企业数据的准确性与可用性。同时还需确保在需要的时候能够顺畅地将数据提供给用户。数据分析师则是通过使用数据工程师所构建的自定义API来提取新的数据集,并对其中的数据趋势进行识别,同时对异常数据进行分析。分析师们将会对结果进行总结,并以一种清晰直观的方式来展示这些结果,以便于其它非技术团队能够更好地了解他们目前的工作效果。
    边吉才2019-11-05 22:20:36
  • 我们先来了解一下两者的区别。一、意义不同数据分析师是数据师Datician的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。算法Algorithm是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。二、薪资不同数据分析师的职位平均工资大约在¥9086;算法工程师职位平均工资水平元/月-税前大约在¥1200之上。数据分析师和算法工程师哪个难?由上可知算法工程师比数据分析师要难学。此外,企业对于数据分析师的技能要求很高,具体要求如下:1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效地开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。重要作用。算法工程师需要掌握的技能1.编程:PYTHON,JAVA,C2.数据结构与算法3.机器学习算法4.PAPER阅读能力5.造轮子的能力对于算法工程师,有别于数据挖掘工程师的第一个区别就是对于传统的算法和数据结构的要求。我自身不是计算机科班出身,在我工作的第一年压根没有接触过这一块,也从没打算去学这一块。我第一次知道数据结构和算法的时候是去面试一家英语流利说的公司,当时面试官让我写一下斐波那契数列的伪代码,我听都没有听说过,于是面试官又让我写一下如何从一组数列当中最快的寻找出中位数,我依旧不知所措,因为平时都是习惯用函数,还从没想过真正的实现方式是怎样的。面试官很疑惑也很遗憾的当场就对我说:我觉得你可能不适合我们的岗位。数据结构和算法应该是必备的技能,算法工程师应该对用常用的知识点有深入理解,能够在面对不同项目场景的时候灵活选择数据机构和算法。第二点是机器学习算法,这个地方肯定会比之前的数据挖掘算法要求高很多。除了常用机器学习算法能够手推之外,还要对算法本身有更深入的思考。我记得我面试阿里的时候面试官抛出这么几个问题,说如果boosting算法不使用决策树,而使用SVM会怎样,或者说每一轮迭代都使用不同模型,比如第一次是决策树,第二次是SVM,那么会怎样?还有一个就是logisticregression这些算法为何没有使用ada,mone这些方法,能不能用?有什么优缺点等等。
    龚小荣2019-11-05 22:06:43
  • 主要的侧重点不一样,数据分析师面比较广,数据挖掘工程师更侧重于数据的潜在分析。
    龙小雨2019-11-05 22:03:34

相关问答

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时,你会很有耐心的找出其中的规律所在,不厌其烦,并且乐在其中。而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤:1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:①识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;③录表应便于使用;④取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:①供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析。③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;④据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;⑤据分析所需资源是否得到保障。
汽车设计工程师-职业概述汽车设计工程师主要负责整车总体设计、总成设计和零件设计。其任务是使所设计的产品达到设计任务书所规定的整车参数和性能指标的要求,并将这些整车参数和性能指标分解为有关总成的参数和功能。汽车设计工程师-职业素描工作内容:制订汽车研发项目中涉及汽车产品开发、设计、改进的有关工作计划;组织开展整车开发、配套、零部件设计工作,并提供创新建议;组织开展变速器、离合器及相关汽车零部件和系统的选型、布置、性能匹配优化和汽车开发项目的技术管理;组织开展汽车设计开发项目的委托试制和验收工作;通过汽车样品生产,协助改进产品设计,优化生产过程,为现场失效分析、纠正措施提供专业技术支持,并撰写分析报告;开发汽车新产品及工艺,完善现有汽车产品及其生产流程;为汽车工程设计,生产及采购汽车零部件提供建议,以免造成偏差。职业要求:教育培训:本科以上学历,汽车,机械相关专业。工作经验:熟悉整车性能和国际标准,熟悉汽车零配件测试标准和过程;熟悉汽车项目开发流程;具备较强的分析能力,包括组件及系统的有限元分析、运动学、动力学分析等等;熟练应用CATIA和CAD软件,熟练的英语听说读写能力。薪资行情:汽车设计工程师的最低工资可以拿到5000元左右,有四、五年工作经验者的年薪在10-30万元之间,一般外企会高些。职业发展路径:汽车设计工程师是各汽车企业争抢的高级人才,同时也是汽车界的高薪职业,汽车设计工程师在积累更多经验后可向管理岗位发展,例如产品研发经理、研发总监等岗位。
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下,与大家分享。1、Tableau这个号称敏捷BI的扛把子,魔力象限常年位于领导者象限,界面清爽、功能确实很强大,实至名归。将数据拖入相关区域,自动出图,图形展示丰富,交互性较好。图形自定义功能强大,各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置,具备较强的数据处理和计算能力,可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能,分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑,完成一个复杂的业务汇报,大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图,然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的,但是在企业级这种应用汇报中有点局限。2、PowerBIPowerBI是盖茨大佬推出的工具,我们也兴奋的开始试用,确实完全不同于Tableau的操作逻辑,更符合我们普通数据分析小白的需求,操作和Excel、PPT类似,功能模块划分清晰,上手真的超级快,图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话,毕竟刚推出,系统BUG很多,可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能,但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的,所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快,可以等等新版本。3、Qlik和Tableau齐名的数据可视化分析工具,QlikView在业界也享有很高的声誉。不过QlikSeanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流,界面简洁、流程清晰、操作简单,交互性较好,真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析,图形计算和深度计算功能缺失,不能满足复杂的业务分析需求。最后将视线聚焦国内,目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多,永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。4、永洪BI永洪BI功能方面应该是相对比较完善的,也是拖拽出图,有点类似Tableau的逻辑,不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点,但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富,图表功能和灵活性较大,但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能,后来发现就集成了开源的几个算法,功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项,真的让人很晕。一个简单的堆积柱图,就研究了好久,看帮助、看视频才搞定。哎,只感叹功能藏得太深,不想给人用啊。5、帆软BI再说号称FBI的帆软BI,帆软报表很多国人都很熟悉,功能确实很不错,但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图,配合报表工具使用,能让页面更好看,但是比起其他的可视化分析、BI工具,功能还是比较简单,分析的能力不足,功能还是比较简单。帆软名气确实很大,号称行业第一,但是主要在报表层面,而数据可视化分析方面就比较欠缺了。6、Tempo另一款工具,全名叫“Tempo大数据分析平台”,宣传比较少,2019年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具,申请试用也是费尽了波折啊,永洪是不想让人用,他直接不想卖的节奏。第一次试用也是一脸懵逼,不知道该点那!不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后,操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作,数据可视化效果比较丰富,支持很多便捷计算,能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT,彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后,才发现他们的核心居然是“数据挖掘”,算法十分丰富,也是拖拽式操作,我一个文科的分析小白,居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流,简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后,居然发现他的易用性真的很不错,功能完整性和丰富性也很好。
首先,如何使用CRM系统实现客户数据记录。客户是日积月累存储下来的,以往人工记录客户信息,数据保存工作量大,通过CRM系统,可实现快速电子化记录,并且可永久保存,随需查阅使用,方便、高效比如说上一套CRM系统,记录客户详细信息,如果客户是企业,还可记录客户企业的组织架构、关键联系人角色、客户购买行为及交易记录、法律/财务/信誉信息,还可了解此商机的利润、负债、义务及风险情况,通过移动端随时访问客户信息,随时查看所需信息,了解客户历史交易以便更好地与客户沟通,随时完成交易。其次,客户归类分析。客户数据众多,可根据客户信息记录归类分析,将需求相同或相近的进行客户画像分析,根据客户购买记录订单情况等,进行客户细分管理,分类别实现对应的营销方法。再次,深入了解客户习惯和需求。需求是促使客户消费成单的最主要原因,根据系统记录的客户信息,找到客户急需什么产品,需要解决什么问题,才能形成一个清晰的营销策略,然后根据不同的客户群,具有针对性的开展个性化营销。对于高价值的客户,需要重点维护和跟进,投入企业最优的人力和资源,提高成单率。最后,懂得利用CRM系统的数据报表图。如说果系统是支持统计数据并自动生成可视化报表的,报表根据用户的需求生成,用户可根据报表信息详细分析客户实际情况,全方位了解客户数据,清晰客户定位,便于作出下一步的营销策略。

做财富端这一块,客户资源才是核心,金融机构偏爱银行理财经理,主要是在于银行这个平台相对而言客户积累多,质量也不错,同时因为银行相对于其他金融机构来说跟客户沟通的产品也很多,除了理财产品外,还有保险、个人贷款、结算工具等,所以银行理财经理相对而言跟客户的黏性也比较强。还有一点是银行是经营风险的平台,对员工的合规风险教育比较完善,所以银行理财经理大部分合规意识比较强。

当然重中之重还是在于客户资源的积累,回到题主的话题,现在信托的管理规模已经跟银行理财规模旗鼓相当,逐渐被大众所认可。一般而言,客户认购是300万起,一个信托理财经理平均一年的任务目标是1个亿,那么你的300万以上客户积累要有30个左右,当然有大客户最好,所以去信托之前得排一下名下客户的质量。第二个从收入的角度而言,大部分信托理财经理是大于银行理财经理的,一是底薪高,一般市面上初级的销售在8000~10000万一个月,二是有提点,市场价格在千3~千4,大部分银行理财经理是没有提成之说的。第三个就是稳定性的角度,银行理财经理的稳定性要高于信托理财经理,大部分银行理财经理是维护存量客户,开发睡眠低效客户,基本上没有外拓客户的压力。但是信托理财经理是要求资源变现的,而且起点又高,压力比较大,流动性比较大。第四点就是看你去哪家信信托公司了,中国信托公司有68家,各有各的脾气,主要看考核机制,有的信托公司考核比较严苛,市场化程度比较高,完不成业绩要不降级要不滚蛋,这类公司攻略难度较大,但是回报丰盛。还有的信托公司不是市场化程度不高或者压根就没有市场化,这类公司一般比较安逸,业绩指标比较佛系,完不成也就那样,公司传导的压力比较小,混混日子是可以的,赚钱比较难。还有就是完全无欲无求的信托公司,这类信托公司的财富人员甚至都不用募集资金,负责中后台工作。

但是现在形势变了,以前信托项目资金来源主要是机构端客户,大部分为银行或者体系内的企业成员,然而机构客户受政策性影响太大,不稳定,所以现在大部分信托公司都在发力个人零售端建设,遍地设立财富中心,广招理财经理。也在建设自己的财富品牌,将财富人员同信托公司母体剥离,归口到新设立的财富公司下面。这样做一是为了方便管理,毕竟财富以后越来越难做,人员流动性会越来越大。二是给予市场化的薪酬,因为大部分信托公司是国企背景,员工薪资是有个工资帽的,所以为了突破工资帽限制,将理财经理的工资纳入财富公司里面。总体恶言,信托财富市场化是一个趋势,要在行业站稳脚跟,关键还是在于客户资源的积累。最后在提一句,一般情况下,银行得客户的资源很难转化为信托客户,转化率比较低,这个要做好心理预期。现有的客户是打基础用的,后续要有所突破,还是需要外拓客户的。但是我认为随着信托理财越来越被大众所认可,同时横向比较,国人爱固收,信托产品在安全性和收益性考量是性价比最高的产品,尤其财富管理这个行业刚刚兴起,信托产品所具有的风险隔离、税务筹划、财富传承功能是天然从事财富管理事业的土壤,未来是光明的。