数据分析公司（数据分析公司排名）

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0x00 前言问题

数据分析和数据挖掘的区别是什么？是否只能选一个方向深耕？

话题整理者：橘子，本科学的是金融和商业分析，目前是数据和运筹优化方向研究生，定位有点迷茫，日常在业务和技术的边缘反复横跳，希望能和大家共同学习和进步，一起用数据创造更多的价值。

问题描述

数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？

希望大家从这岗位设定的目的、高端人才的核心竞争力、技能树、职业发展路径和天花板、未来的趋势等角度谈一谈这两个岗位的区别。

0x01 讨论内容讨论1

我觉得偏业务方向的数据分析师最好，数据挖掘做出来的成果期望不会很高的，在职业晋升方面懂业务的优势更大。

讨论2

其实都是大数据的分析工作，我们这边数据分析偏运营或者数据库的搭建清洗和业务分析，挖掘偏向于数据仓储 架构，长期业务分析，不知道和各位老哥的理解有什么不一样的。

讨论3

广义的数据分析本身就是包涵数据挖掘。

两者目标不一致数据分析公司，前者是基础，后者是升华。

讨论4

我以前以为数据分析只是业务excel sql boy，但是现在看在北京上海等地从事数分的，他们的工作也需要应用数据挖掘里面的模型，也会涉及特征提取，机器学习的内容；总之感觉从事数挖的偏技术更靠谱，数分这个岗位鱼龙混杂 感觉现在培训班把数分炒火了啥岗位都往数分转，但是这个岗位后面的深坑谁都说不准。

0x02 居士的解答首先整体说一下两个岗位的现状，在大部分公司里面，数据挖掘和数据分析并没有特别明显的差别，甚至很多公司压根就没有数据挖掘这个通道 。一般大家讨论数据挖掘和数据分析的区别的时候，更倾向于将数据挖掘定位为会用很多机器学习算法的岗位，数据分析定位为大部分时候都在写sql和玩excel，最多了解一些统计学的岗位，因此很多小伙伴在聊这个问题的时候也会认为：数据挖掘的技术含量更高，更有钱途。然后，在各个厂子里面是怎么划分数据分析和数据挖掘呢，举几个例子给大家做参考：最后，居士从几个角度分享一下对这个问题的理解：

再次说明一点，大部分公司的数据挖掘挖掘岗和数据分析岗可能没什么区别数据分析公司，下面只是一种划分方式。简单来讲，如果是理想一些的情况，数据挖掘是不需要做报表之类的工作的，然后会做更多线上工程化的工作。

数据挖掘：0xFF 附一组统计数据对比

上面的内容从道与术上分析了数据分析与数据挖掘的区别，现在我们通过近日北京地区两个岗位的招聘信息统计做一个验证。

岗位名称

公司规模

比较两个岗位所在公司的公司规模，发现两个岗位当前在中型公司中的需求量无明显差异，但在小型和大型公司中的需求有较大的差异。

岗位技能要求

比较两个岗位的技能要求，可以发现两者所需的能力有比较大的区别：

学历要求

85.51%的岗位对于数据分析的学历要求是本科，而数据挖掘的相关岗位中，55.04%的岗位要求本科，近40%要求硕士学历。数据挖掘比数据分析的学历要求更高。

不同工作年限的薪资下限

最后我们来比较一下两个岗位的薪资水平。为减少招聘信息中可能存在的薪资注水的影响，我们采用薪酬预估的下限进行计算，并用中位数表示各个工作年限月薪的平均水平。