数据报表数据挖掘（数据报表数据挖掘怎么做）

数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

1、数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。数据统计 数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。

2、【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

3、大数据的应用广泛且强大，其核心在于商务智能（BI），它利用现代技术如数据仓库、在线分析处理、数据挖掘和数据展现，将企业的数据转化为有价值的信息，以支持决策和优化运营。

4、首先，我们从数据挖掘的简介开始。数据挖掘，顾名思义，是现代统计科学在新世纪中的一项关键技术，它揭示隐藏在大量数据中的有价值信息，成为企业发现商机的关键手段。点式行销和门户同站的信息挖掘法是其实际应用的生动例子，如著名的尿布与啤酒关联销售策略，展示了数据挖掘在个性化推荐中的威力。

5、数据挖掘技术如何在信息技术、信息工程、信息管理、统计、电子商务、生物信息和计算分子生物学等领域发挥关键作用。无论是教育机构的学生，如信息技术科系、研究所的学子，还是统计信息软件公司、电子商务网络公司、设计制造或服务业的开发者和客服人员，都能从中获益匪浅，将其作为教学参考或职业发展指南。

6、数据科学与大数据技术就业方向前景如下：学大数据的就业方向主要有：ETL研发，Hadoop开发，可视化（前端展现）工具开发，信息架构开发，数据仓库研究，OLAP开发，数据科学研究，数据预测（数据挖掘）分析，企业数据管理，数据安全研究，数据挖掘、数据分析&机器学习，大数据运维&云计算方向等。

BI和数据挖掘的区别是什么?

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，可进行数据分析与展示，BI工具可做一定的挖掘工作。

数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。

然而，两者之间也有本质区别：数据仓库是侧重于数据存储和组织的技术，提供数据的基础；而数据挖掘则是一种数据分析手段，专门针对数据仓库中的数据进行深入挖掘和洞察。Smartbi作为国产BI领导者，致力于商业智能与大数据分析，通过自主研发，满足企业级的多方位需求，包括报表、可视化分析、数据挖掘等。

bi工程师和数据分析师的区别如下：BI工程师（Business Intelligence Engineer）和数据分析师（Data Analyst）是两个在数据领域中具有不同职责和专长的角色。下面是它们之间的一些区别：职责和目标：BI工程师：BI工程师主要负责开发和维护企业级的商业智能系统和数据仪表板。

数据分析师、数据挖掘分析师、投资(风险)分析师、精算师、注册会计师...

数据分析和数据挖掘属于完全不同的两个职位，唯一的共同点可能是数据，数据分析一般工作是做报表，各种基本的数据图表你可以认为是数据分析做的。数据挖掘重在挖掘，和算法、模型、大数据结合比较深，本质上数据挖掘和算法工程师没有太多的区别，可能数据挖掘工程性强一点。

统计就业方向有：市场调查分析师、数据分析师、数据挖掘工程师、精算师等。市场调查分析师 市场分析师是市场调研方面的专业人才，主要工作是借助一系列的市场调查，对其掌握的信息，进行专业的汇总、分析，最后通过分析结果做出及时、准确的策略。

数据分析师：数学专业的学生通常具备较强的逻辑思维和分析能力，能够处理和解释大量的数据，为企业提供决策支持。 金融分析师：数学专业的学生在金融领域有很大的发展空间。他们可以利用数学模型和统计方法来分析金融市场和投资组合，为投资决策提供依据。

精算师还被称为“钻石领”，是统计学毕业后的就业方向。数据挖掘工程师 统计专业的就业方向：数据挖掘工程师。数据挖掘工程师是“从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识信息”的职位。数据挖掘工程师与数据分析师的区别在于，前者注重“挖掘”，后者注重“分析”。

金融保险行业 精算师：利用数学知识对风险进行评估和管理，设计保险产品和计算保费。金融分析师：分析金融市场的走势，为投资决策提供数学模型和数据分析支持。数据分析领域 数据分析师：收集、整理和分析行业数据，为企业提供决策支持。