数据分析与数据挖掘的工作前景（学习数据挖掘技术可以从事的4类岗位）

学数据挖掘，一定要明确自己的发展方向和目标。许多人不知道数据行业的发展方向。先说数据行业的职业发展方向。从广义上讲，数据产业可分为以下几个职位：

一、数据挖掘工程师

大多数数据挖掘工程师通过挖掘海量数据来发现数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。它更多的是针对特定的问题，以解决特定的问题为导向。

举例来说：聚类分析，通过成员的各种人口统计和行为数据，对客户进行分类，更好的了解客户和公司成员。高、中、低价值客户的构成不仅可以指导公司的后期运营，提高活动效率，还可以指导公司的营销。

为了进行数据挖掘工程，你必须精通数据库。很多时候，模型的数据预处理可能在数据库中完成，你使用的数据库技能更高。你必须有成熟的数据挖掘工具，数据挖掘算法等等。

二、数据分析师

数据分析师更注重解读数据和数据指标，通过分析数据解决商业问题。主要包括:

(1) 业务监控:诊断当前业务是否正常？有问题吗？业务发展是否达到预期？如果没有达到预期，问主要问题是什么？是什么原因造成的？

(2) 建立分析系统:这些数据分析师已经对业务有了一定的了解，对业务也比较熟悉，帮助业务方建立一套分析系统，或者更高级的做成数据产品。

比如：营销活动。分析师会告诉业务提供在活动前应该分析哪些数据，从而制定合适的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，以便及时调整营销活动。在营销活动中，如何评价活动效果，分析行业未来发展趋势。Smartbi就可以考取数据分析师的证书，作为国内知名的BI厂商，Smartbi的数据分析师证书含金量还是很高的。

三、商业分析师

业务分析师在行业和宏观层面进行业务分析，预测行业未来发展和竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展规划，及时跟踪分析市场动态，及时持续优化战略。主要技能要求:熟悉基础统计分析知识，掌握网站相关业务的网站分析工具。

四、数据建模师

这个职位和数据挖掘工程师有本质的区别。数据建模者更喜欢中小数据，他们使用更多的统计方法。实际上，数据建模者很少提到算法这个词。但是有时候，这两种模式之间没有明确的分工。一般来说，这两个职位的人会互相学习知识，所以这两个职位倾向于合并。

进入数据行业的新生可以根据自己的背景选择相应的职位。更多研究数据和统计的朋友可能更喜欢建模师，而计算机，尤其是那些编写和编程良好的计算机，可以成为数据挖掘工程师。也许他们有更好的适应性，但这不是绝对的。那怎样学习数据挖掘呢？

(1)建议你根据自己的现状选择适合自己数据挖掘的书籍。如今微信比较流行，很多人在阅读学习上更依赖微信。但是微信的文章虽然也有比较详细的，但是对于没有编程基础的童鞋来说，学习起来并不难。因此小编更建议大家买书学习，把基础知识掌握牢固。

(2)在学习数据挖掘的过程中，一定要注意培养自己的思维，尽量细致敏捷。

只有这样，我们才能发现数据中的差异！因为有些数据挖掘是由计算机处理的。有的在纸上。因此，我们必须学会记录。

掌握了数据挖掘的理论后，应该应用到实践中。您可以自己找到具体的项目。实际数据挖掘项目：

①明确你想挖的东西能产生什么商业价值，而不是用什么挖掘算法。挖掘算法是手段，以后再关注。具体描述你的挖掘目标、价值、挖掘成果的预期展示形式、说服力等；

②为了得到想要的结果，多和相关朋友讨论，比如需要使用哪些数据？哪些数据已经可用，哪些需要收集？有些数据根本无法收集吗？这些未收集的数据会对你想要挖掘的结果产生什么影响？如果这是致命的影响，直接导致挖掘结果缺乏说服力，找到另一个方向。相反，安排计划和资源收集可以尽快收集的数据；

③根据收集到的数据的特点和收集过程的质量，清理收集到的数据。根据挖掘目标和数据采集的特点，制定挖掘计划，选择合适的挖掘算法。总结一个结果。对你的陈述，把数据清理几次，以获得更清晰的分析结果，这更令人信服。

在数据挖掘中，准备自己的初始行为(如聚集和合理化数据)可以揭示可能危及数据机密性的信息或模式。因此，有可能无意中违反道德问题或法律要求。因此，数据挖掘的每一步都需要数据保护，以确保数据不被盗、更改或秘密访问。安全工具包括加密、访问控制和网络安全机制。

尽管存在这些挑战，但数据挖掘已经成为许多组织IT战略的重要组成部分，这些组织试图通过收集或访问所有信息来获得价值。随着预测分析、人工智能、机器学习和其它相关技术的不断进步，这一驱动力无疑将加速，而BI工具即是预测分析、人工智能、机器学习等技术的集大成者，Smartbi致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。

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