数据挖掘好处
1. 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别
1、计算机编程能力的要求
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。
而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。
数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。
他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。
他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。
很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。
2. 统计学中数据挖掘和金融统计哪个有发展 就业前景好
建议做金融统计。看你的情况不论是兴趣还是技能，金融统计是最佳的选择。具体原因：
1、搞金融就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。
2、工作了以后你会发现，除了纯粹的算法研究的工作以外，其他的工作都是熟悉业务才是王道。至于用什么数据挖掘算法反而不重要的了，因此，从这一点上考虑如果你积累了许多金融知识，业务上的理论储备，在你以后的工作上会有很大好处。况且你对金融又很感兴趣，而且对计算机（我的理解是java，c/c++之类的编程语言）又不感兴趣。
3、不论是搞数据挖掘还是金融统计，一项最重要的技能是SAS，这个是你从事统计金融或者数据挖掘的最基本的竞争力，如果搞的精的话，可以称作是核心竞争力，只要你把sas搞精通了，你依然可以去从事大部分的数据挖掘工作。因此，你的就业面会更广一点。
总之，积累金融知识、学好sas，不论将来你从事金融行业的工作还是数据挖掘工作，都将得心应手。
3. 大数据分析的五个基本方面都是哪些
1、预测性分析能抄力袭
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2、 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
4、 语义引擎
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息.
5、 数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
4. 大数据，数据挖掘，BI，ERP之间的联系，主要围绕ERP，简明扼要一点
大数据：是数据基础，一切上层皆基于此。大数据，顾名思义，数据量大，会对后内面的分析容和挖掘造成一定难度。
数据挖掘：在数据基础上继续挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和预测。
BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析和展示，BI工具可做一定的挖掘工作。
ERP：一般是ERP软件，结合企业自身业务和平时管理需求定制的企业资源计划系统。BI工具和数据挖掘工作可以帮助ERP做更多决策支持和分析功能。
大数据如果要进行BI分析，有一定难度，因为BI分析对实时性要求好，最好推荐使用永洪科技的Z-Suite等大数据实时分析BI工具，然后再结合ERP产品，ERP产品选择面相对宽松些，可根据自身情况决定。
5. 数据分析与数据挖掘到底有什么用
数据分析更浅显，利用现有数据进行计算即可；数据挖掘，是基于海量相关数据，进行多维度数据分析，需要更专业的行业知识和技术水平才能进行
分享华域云脑案例：大数据应用，大数据帮啤酒厂商更好的销售啤酒
WeissBeerger 是一家以色列的初创公司，核心产品是一款名为 Beverage Analytic 的软件应用，专门针对生啤销售市场设计，通过实施监控酒吧内的生啤销售情况来帮助啤酒制造商们更加灵活地感知市场、增加营收。
Beverage Analytic 对生啤销售的监控首先需要借助一个传感器和一个 移动 WiFi 大小的信息接收“盒子”。传感器和啤酒桶互相连接，因此各个店内生啤销售的数据可以被实时监控，并经由“盒子”传回后台。除了基础的销量外，生啤的温度也被作为重要信息收集，因为在某种程度上，温度确实会对生啤的口感产生一定的影响，进而影响饮料的口感。在数据收集后，Beverage Analytic 会向客户提供实时的数据可视化分析结果。
对于啤酒生产商而言，Beverage Analytic 的优势在于：
销量监控和分析，WeissBeerger 会在销售量、不同时间节点、地区等数据基础之上建立各个区域、甚至具体到单个酒吧的生啤消费模型。
动态营销建议，由于各个地区消费者在生啤上的消费习惯不同，一刀切的促销活动并不能起到 1+1=2 的作用，如果基于 Beverage Analytic 分析结果在不同地区进行针对性的营销方案，除了能节约成本外（在销量较好、市场成熟的区域促销力度并不需要很大），市场推广效果也能起到 1+1 >2 的结果。
全流程品控。前面提到，如果储藏不当，温度发生剧烈变化的情况下，生啤的品质也会发生变化，借助“盒子”的传感器，厂商可以将生啤产品的品控进一步延伸到销售端，实现全流程管理，保证了啤酒风味的稳定性。
6. 数据挖掘与数据分析的主要区别是什么
总结一下主要有以下几点：
1、计算机编程能力的要求
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。
而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。
2、在对行业的理解的能力
要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。
3、专业知识面的要求
数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。
总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。
数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：
1、都跟数据打交道。
他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。
2、知识技能有很多交叉点。
他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、在职业上他们没有很明显的界限。
很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。
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