数据分析与知识发现-大数据挖掘与数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与知识发现的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析与知识发现的解答，让我们一起看看吧。

1. 从事财务工作和数据分析工作哪个好？
2. 想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难？

从事财务工作和数据分析工作哪个好？

谢邀!职业无贵贱，关键还是看自己喜好吧。如果能把爱好当作职业或谋生手段，此乃人生之幸事也。从事财务工作好还是数据分析好，主要还是从心，问问自己喜好什么。

一时半会分不清，那就随便找一份财务工作呗。数据分析和财务工作有很多共性和交叉的对方。两个工作都需要细心耐心，都和数字打交道，很枯燥，财务工作中也有很多数据分析的活要做。

单就职业发展前景来说，应该财务更有深度广度，涉及面多。简单从找工作的容易度看，所有企业都需要财务人员，但不是所有企业都需要专职数据分析员。

但是现在财务行业，鱼龙混杂，门槛太低。所以如果你选择从事财务行业，一定要有长远的职业规划，要给自己一个较为清晰的目标。

乍一看这两个工作好像完全不相关，但是楼主既然提出了这个问题，可能说明您既有财务背景，也有一定的数据分析背景，所以在纠结中；就我个人经验做一个简单的分享，我是一个传统会计出身的财务人员，工作前期那几年（大概5,6年）一直从事传统的财务核算，预算管理和一些基础的财务分析相关的工作，其中用到的数据分析技能并不多，也没有尝试过很多数据分析软件；基于前几年积累下来的财务分析知识，我后来跳槽到了一家世界排名靠前的咨询公司，从事财务数据分析咨询工作，也是从这个工作开始，我接触了真正的财务数据分析，从数理知识，财务知识，行业知识，可视化工具等多方面进行了自我的升级，我慢慢意识到，财务工作和数据分析是完全可以结合起来的，而随着大数据时代的到来，未来传统的财务会计所从事的财务核算工作一定会逐渐被RPA，人工智能等替代，而财务会计则不可避免的向管理会计转型，而管理会计所从事的报表分析，策略制定等工作，也更加需要数据分析技能作为支撑，所以总结下来，拥有良好数据分析知识（数理知识，分析工具的使用经验等），并匹配扎实的财务背景，会让你成为一个企业的优秀的财务人员，且这种财务人员是未来不可被替代的，***决策，甚至制定决策的关键人物；

想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难？

数据分析是个很专业的行业，从业人员由低至高，分别为：数据分析师、建模分析师以及数据科学家。

要求的知识包括统计学、软件编程、人工智能算法设计等，是个交叉学科。

另外，行业知识也很重要，否则无法获得有价值的分析结果。

所以建议参加专业培训班，个人自学难度较大。

• 绝对你先要确认清楚自己是想做IT还是想做数据分析方面的事情。

• 数据分析并不一定需要IT的所有知识，比如数据分析你需要的是使用一些相关工具软件。

• 数据分析入门不会太难，市面上也有许多足以让你入门的教程资料。但数据分析的职业进阶(需要更多编程知识)往往是数据挖掘，这个的门槛就比较高。

现在也可以说是“一技在手，天下任走”的社会，选择一项就业好、发展空间大的专业技术学习才是最重要的。学IT技术可以说是现在中学生的最佳选择，IT行业的飞速发展，使得软件人才出现了青黄不接的情况。

学习大数据和数据分析并不是很难，前提是要花时间去学习，现在网络上的教程很多，可以去看看***教程。学习***教程虽然比较慢，但是容易理解，方便掌握知识。如果学习大数据，建议先学习python，数据库，数据结构，hadoop等教程。如果学习人工智能方面的知识，python和人工智能算法就需要掌握，人工智能算法现在最流行的是卷积神经网络，这个需要有较强离散数学方面的知识，最基本的有线性代数，概率论，随机过程等等。这些课程都可以在B站找到，如果想要学习的话可以去研究研究。

到此，以上就是小编对于数据分析与知识发现的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与知识发现的2点解答对大家有用。