数据分析师和数据挖掘工程师的区别?

数据分析师主要负责解读现有数据，找出业务问题并提供解决方案；数据挖掘工程师则专注于从海量数据中挖掘隐藏模式，构建预测模型。前者更偏向业务应用，后者更偏向技术实现。

区别

数据分析师：日常工作包括清洗数据、制作报表、分析趋势。使用Excel、SQL等工具，将数据转化为商业洞察。比如分析销售数据，找出增长点。需要较强的业务理解能力，沟通能力也很重要。工作成果多为报告或建议，帮助决策。

数据挖掘工程师：主要任务是设计算法、开发模型，处理大规模数据集。常用Python、Hadoop等技术，构建机器学习模型。比如开发推荐系统，预测用户行为。需要扎实的编程和数学基础，解决技术难题。工作成果多为模型或系统，提升自动化水平。