在上一次《大数据项目经理成长攻略》文章实践一段时间来，与很多圈内朋友进行了交流，对前面思考的体系进行了完善，有了新的感悟。
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更新了知识技能体系
作为数据挖掘的项目经理，主要需要具备以下的技能。
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对知识技能体系的理解
对于数据挖掘项目经理的技能提升的顺序是：先提升项目管理能力，再增强理论知识，最后多了解工具的使用。
（1）首先，对于项目管理部分
从以前的团队管理改为项目管理，更符合项目经理角色定位，而且项目管理之中同样包含了团队管理。项目管理的技能是整个体系的基础。其中逻辑思维和项目管理都可以通过学习书本和考取认证，快速实现技能的提升。
项目管理的重点是业务需求理解和分解WBS（工作分解结构），制定标准和流程规范也很重要。其它能力需要在项目管理中提升。
（2）其次，对于理论知识部分
具体技术还是需要建立一套知识体系，通过学习相应经典书籍和考取数据分析师等认证有助于快速形成系统知识架构。
（3）最后，对于具体的算法模型和工具使用方法
主要以多了解和理解原理为主，具体细节可以在项目实施的过程中再研究。
（4）综合技术部分的提升
首先是多了解方法论，其次是熟悉分析流程和算法原理，最后是多使用工具。
其中重要的是在项目实践过程中多积累自己的方法论和实施套路（包括逻辑思维、分析流程等）。
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一些新的认识
1.数据分析和数据挖掘之间的区别？
数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘更关注于技术层面。
在规则比较明确的情况下，常常使用数据分析，通过使用传统的统计方法（包括描述统计、推断统计、成分分析、因子分析等）可以快速辅助决策。
而在规则不明显的情况下，常常使用数据挖掘方法（分类、聚类、关联、预测等）进行较长周期的探索分析。
2.是不是建设了数据挖掘系统，就不需要数据分析了？
现在企业大量研发部署数据挖掘系统，是不是有了系统之后就不需要人工数据分析了？
不是，其实二者有互补的关系。特别在银行领域，使用数据分析的频率占到了90%以上。
在完成了大数据平台实现数据整合后。数据挖掘的应用常常以项目为单位，实施速度较慢，周期较长。
而数据分析则是经常性的一项常规工作，可以进行快速的、频繁的分析和报告，这方面的需求才是最大的。
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