数据分析师与数据挖掘工程师分析

1、数据分析师
更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：
1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？
2）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如： 营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营 销活动，应该如何进行活动效果评估。
3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师较高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面 进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
数据分析师主要技能要求：
数据库知识（SQL至少要熟悉）、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉，对SPSS或SAS有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是*的。

2、数据挖掘工程师
更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问 题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更 好的理解会员，知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的 投放策略。以及用于公司各种战略的制定。
数据挖掘主要技能要求：
    1、数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。
    2、必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如：SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是较好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：R、WEKA。
3、数据建模师
这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。
新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位，学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写编程出现和同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这不是**的。



本文转自上海西线学院官/

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