職場人要學資料探勘還是資料分析好？
談起資料分析，很多人往往合在一起說：資料探勘與資料分析。時下比較熱門的微博都在八卦國內外最新的資料探勘技術，晦澀高深的概念讓咋們這些文科出身的菜鳥一頭霧水。說實話，從事資料分析這幾年，我真的不懂資料探勘，也很少涉及到用最新的挖掘工具和技術去挖掘資料，更多的是作為一個普通的職場人，根據工作要求，對資料進行自動化獲取、按條件篩選統計、分類、再用常用的'資料分析工具(如XY矩陣、魚骨圖、柏拉圖、點圖、雙層餅圖、VSM、相關分析、迴歸分析、方差分析等)進行分析和呈現。 資料探勘，更多的側重資料模型和資料平臺如資料倉庫的搭建，工作重點在於資料架構的搭建和底盤性工作。因此，需要具備理工科基礎，具有深厚的數學和計算機理論知識，尤其要掌握一門程式語言如Cjava，更要對資料庫的理論和技術有較深的積累。在此技術上，再熟練掌握某幾種國內外資料建模和資料探勘軟體。作為一個普通的職場人員，要掌握這些，難度不是一般的大，除非是專門研究資料探勘技術的研發人員。 資料探勘和資料分析有本質上的區別。資料探勘側重智慧機器，資料分析側重在日常工作中的資料實物的整理、分析和呈現。資料分析能力是一項專業技能，任何行業任何崗位都是需要的，是衡量一個人專業能力的重要標準。任何技能，重在普及和應用，對於大多數人，如果掌握起來很難，或者學會了難以致用，那麼這項技能就失去了社會認同的意義。所以，作為職場人，欲提升自己的資料分析能力，並不需要掌握高深的資料探勘理論和技術，而應該從本職工作的業務實際出發，多掌握一些諸如excel函式、宏與專業圖表、SPSS、Minitab、精益六西格瑪理論和方法論、常見的資料分析統計工具等，只有掌握了這些帶有普適性的資料分析方法和工具，才能在實際工作中體現自身價值。