什么是数据挖掘，数据分析和数据挖掘有什么区别？
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数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别什么是数据挖掘。
对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。
数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。
数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。
数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？
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数据的收集、整理与分析。
对于公司来说，他想要进入某一个领域或者是想要研究某一个行业时，需要先对这个行业做一些调查，也就是行业规模，市场热度，消费者关注度等等。
很多情况下，你想要的这些数据，并不能直接获得，所以就需要自己去挖掘数据。
比如说童装电商行业，你可以在淘宝，京东，用爬虫软件爬取近几年的销售数据，销售价格。然后对数据进行整理，去除无效数据。分析近几年的趋势，销售单价的变化，市场规模的变化等等。
从一些无序或者是杂乱的数据当中，找出他内在的逻辑关系。
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首先数据挖掘还是需要一些理论基础。常见的算法如分类，回归，聚类等算法要熟悉，再深入了还有学习数学，尤其是线性代数（推荐国外翻译的《线性代数及其应用》第五版 [美] 戴维 C.雷 / [美] 史蒂文 R.雷 / [美] 朱迪 J.麦克唐纳 机械工业出版社，看过最好的线代书）。
理论基础知识之外，要有实际落地的能力，用什么软件。
建模的分为商业版和开源免费版
1-商业版软件
SPSS Moderler，
SAS EM挖掘模块，
2-开源的挖掘软件也有很多
1.Weka（需要java编程基础），
2.当今最火的Python scikit-learn建模模块（常3见算法都有）
3.RapidMiner
4.Knime（大而全的一个软件，做ETL和数据挖掘都可以，学过Python挖掘模块再看这个会感觉比较简单，反过来更容易理解python 挖掘算法）
从另外一个角度来说，分为编程，和图形化操作两种方式，图形化方式无需要编程逐一配置各个节点，连线即可搭建。
推荐你2个，Python scikit-learn建模模块（编程方式），以及Knime（图形化操作，非编程，下图为knime操作界面）。本人刚开通头条，准备逐步讲解如何快速入门knime该软件，欢迎关注和留言。
