数据分析师和数据挖掘工程师的区别是什么？

数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。

1、【数据分析师】:基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大,反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

2、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。

3、【数据挖掘工程师】：偏技术，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。

4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要100年内的明星数据，而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”，这时候你就需要做数据采集，加工整理，结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作，但都要求不高。

5、编程底子不错的，适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的，适宜做数据分析师。

数据分析师和数据挖掘工程师的区别如下：

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。

2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。

3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。

4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。

5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。

6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

关于数据分析师和数据挖掘工程师的区别可以到CDA认证机构了解一下，为响应教育部《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》（简称1+X证书）和产学合作协同育人项目，通过“以证促学”的方式， 深化复合型技术人才培养模式和评价模式改革，培养更多具有良好专业知识、实际操作技能和职业态度的高素质、高技能的应用型人才。CDA及其认可的教育机构已与国内100多家高校达成了合作， 制定了CDA全国统一的管理制度标准，建立了高校考试中心、专业共建及新时代数据科学人才培养基地！

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。而且发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。