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数据分析-领地：一周星球内参

2022年3月23日  星期四

发布 | 木木自由·数据领地·小飞象

本周看点：

1、#数据分析常用术&语# 第16期：波士顿矩阵分析模型

2、#数据分析常用术&语# 第17期：数据指标与数据标签

3、#数据分析相关课程# 数据挖掘分析师课程分享

4、#数据分析进阶级别资料# 数据中台相关解决方案

5、#数据分析进阶级别资料# 浪潮行业大数据治理平台方案（116页）

6、#小飞象读书会# 第7期：《数据分析原理》：6步解决业务分析难题

7、#数据分析相关面试资料# 麦肯锡思维分析方法大合集

8、#数据分析入门级别资料# 营销管理143个经典模型(537页)

9、#报告# 《B2B 电商数字化运营白皮书》白皮书-29页

10、#报告# 人工智能相关研究报告

11、 ChatGPT研究框架（2023）以及100多份相关报告

12、#报告# 数字中国全景投资手册-安信证券-118页

13、#报告# MAS：2023数智化企业发展趋势报告

14、#数据分析相关书籍# 《麦肯锡问题分析与解决技巧》读书笔记

15、#其他电子书籍资料# Excel透视表教程

16、数据分析相关书籍#  PyTorch深度学习实战

17、#数据分析相关书籍# 统计推断_翻译版原书第2版

知识星球精选内容

1、数据指标与数据标签 

2、波士顿矩阵分析模型 

3、数据挖掘分析师课程分享 

数据挖掘是更偏于技术层面的一种岗位，数据分析则是更偏于处理业务层面的岗位，很多人会把两者混为一谈，但实际上两者之间只是有部分专业技能相同，岗位发挥的实际作用却完全不同。 

两者区别，如下 ：

1、薪资区别

根据招聘网站调研：

·数据分析师的平均月薪中，约有一半人数的薪资在一万以下，30%的招聘月薪在1-1.5万，月薪在1.5万以上相对较少 

·数据挖掘工程师的平均月薪明显高于数据分析师，北上广深以及杭州等一线城市都在2万以上，其他城市相对较少，最少的是太原，只有11.5K，最高的是杭州，23.5K 

2、专业知识面要求的不同 

·数据分析师:对领域行业知识的了解（这个非常重要），统计学、营销、经济学、社会学、心理学等等。除此之外，越多的了解数据知识越好。

·数据挖掘工程师：要求会更多一点，数学、统计学、编程以及必须熟悉的数据库技术、数据挖掘的各种算法，业务方提出需求能够基于业务建立模型并应用到实际业务，以及对已有模型的优化和开发等等。这样才是一名合格的数据挖掘工程师。综上所述，技术层面上数据挖掘工程师要更深刻，业务层面上数据分析师要懂的更多。

3、专业技能点不同 

·数据分析需要用到的分析工具，例如熟练的EXCEL和SQL，语言上懂得部分Python、SPSS、R，懂得如何从数据库取数即可入门，不需要特别专业的技术基础。数据分析方式：漏斗分析、对比分析、ABtest、分期群分析、聚类分析、来源分析、埋点分析、表单分析、用户画像分析等。也有很多数据分析师的工作，都是把原始数据拆分、汇总、整理，分析完毕，最后可视化报告，并给出自己的合理建议。（也有一部分使用SQL的数据分析师，真的是一直在提数= =） 

·数据挖掘则主要通过模型、算法、预测等手段提供专业的解决方案。所以强大的编程能力、语言进行模型算法优化和相关数据产品开发等一系列能力不可或缺，这需要扎实的计算机专业基础。基础能力：统计、高等代数、凸优化、概率论等 使用工具：Python、R、SQL等。技术要求上，可能还会涉及C/C++/JAVA Hadoop、Spark具体看公司实际要求。总之，两相比较下来，你就会发现，硬性条件上就决定了，数据分析可学习并从业的群体范围会更广。数据分析与数据挖掘的方向都是殊途同归的，它们都是基于数据，通过数据，发掘出对业务有用的信息或知识，最终都将为业务服务，帮助业务从运营角度，产品角度，企业角度等等做出更好的调整或决策。享一个关于数据挖掘分析师课程，感兴趣的自行下载~

4、浪潮行业大数据治理平台方案（116页） 

5、《B2B 电商数字化运营白皮书》白皮书-29页 

6、 读书会·第7期：《数据分析原理》：6步解决业务分析难题 

7、 ChatGPT、GPT-4 、人工智能相关研究报告（100多份） 

最近Chat GPT项目在网络上频繁引发热议，看着满屏幕ChatGPT的热搜，分享一些相关资料以及报告~。感谢兴趣的自行下载~

校对：木兮

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