1.數據統計
數據統計是對最初級的數據從業者的定位,其含義如其字面意思——統計,具體工作是從海量數據中進行數據提取、數據清洗、數據匯總和基本輸出工作。數據統計是所有公司必不可少的工作內容,由于該工作不需要具有太高的技術含量,因此其替代性非常強,通常該工作會通過數據產品自動化來實現
2.數據分析
數據分析是在數據統計基礎上的必要延伸,也是數據從業者的必經階段。數據分析的基本流程通常包括需求收集、需求處理、需求評估、數據準備、數據分析、數據展現,除了基本流程外,通常還會包括業務溝通、業務優化等過程。數據分析的需求常見于大中型公司,小型公司的分析類需求較少,更多的是側重于統計需求。
3.數據挖掘
數據挖掘嚴格意義上屬于數據分析的一部分,但由于其獨特的技術技能要求及應用領域,已經從數據分析中脫離出來形成單獨的數據職業。數據挖掘是指從海量的數據中挖掘其隱含的、潛在的數據價值的過程,側重點是針對未知知識的探索 數據挖掘要求從業者在人工智能、機器學習等挖掘技術中至少掌握一門數據挖掘技術,并且需要特定程序和語言進行輸出,展示層面需要具有一定的可視化技術來解釋挖掘結果和價值,因此具有較高的數據從業要求。
4.網站分析
網站分析是數據分析的一個分支,其在數據分析的基礎上拓展了數據的上下游工作,上游包括數據采集、數據存儲、數據處理,下游包括數據展示、數據優化。因此網站分析相對于其他“分析”類概念具備相對完整的數據生態環境,即網站分析涵蓋了整個數據從采集、存儲、處理、分析、展現和應用優化的全過程。
當前文章:網站制作淺談常見的網站分析
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