我在传统银行,从事数据分析和数据挖掘工作。

从实际工作角度讨论一下,数据分析更侧重业务,数据挖掘更侧重技术。

换句话说,数据分析可以由业务人员独立完成,有了tableau等工具会帮助业务人员实现敏捷数据分析。数据分析强调基于新的发现支持业务决策,最关键的是转换到业务行动中发挥数据价值。

数据挖掘更适合it的人主导完成,关注焦点在于技术创新而非业务含义。当业务问题转化为数据问题后,建模工作主要是寻求可行的技术解决方案,过程中业务人员发挥的是辅助作用。另外,数据挖掘从实验室完成模型孵化,到模型管理、模型部署,都是严谨的工程化过程。

ps:银行传统的风控评分建模,更多的工作在于分析,而非挖掘。