数据分析师和数据挖掘师的区别

【数据分析师】:

数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料（一手或二手的）进行观测，实验，研究分析出背后的一套规律为企业进行优化决策。业务层面的员工需要写出数据报告给老板看，如果你的分析结果对企业决策（如营销计划）有改善从而提高了业绩，那么待遇肯定是意想不到的。

此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。

数学方面，需要学：统计学、概率论

【数据挖掘工程师】：

偏技术，偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码很多代码。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。岗位重点是要“挖掘”，所以对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台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。

数据挖掘：高等数学，数值分析，线性代数，凸优化，运筹学(这些是基本)数字信号处理，模式识别，矩阵论(进阶)。

总的来说，代码能力强直接搞算法，弱就先做数据分析。

京东数据分析师职位要求：（15k-30k）

1、与多部门（包括业务部门、和底层数据提供方等）密切沟通，负责所需数据的提取、查询、处理、分析等工作，以解决需求方所提出的数据问题与需求；
2、有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；具备良好的逻辑思维能力以及良好的业务解读能力，有移动端互联网数据化运营经验优先；
3、熟练使用Hive SQL、Excel或相关替代工具、PPT；有R语言和JA系统自动化报表经验优先；
4、具有良好的团队协作精神和较强的跨部门沟通协调能力，能承受一定压力。

*京东数据挖掘工程师职位要求：（20k-40k）

1.3年以上数据挖掘、机器学习领域经验；
2.熟悉各类机器学习算法的实现和参数调优（如逻辑回归、SVM、神经网络、随机森林、深度学习等）；
3.熟悉SAS、R、Python等分析工具，熟悉大数据分析平台和工具，如Hive，Hadoop, Spark等；
4.有较强的逻辑思维能力、优秀的沟通表达能力及团队合作能力；
5.有金融行业信用风险建模、个性化推荐、营销建模等经验者优先。