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数据挖掘就业前景挺好的。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘领域还是比较有前景的,主要有以下几个方向:做科研,可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员;做程序开发设计,可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法;数据分析师,在企事业单位做咨询、分析等。
数据挖掘工程师是负责进行数据挖掘算法和技术开发与应用的专业人员,其从业范围非常广泛,就业前景也非常乐观。数据挖掘工程师在金融、电商、互联网等行业中都有着广泛的应用,能够从事数据挖掘、数据分析、机器学习等方面的工作,是一个非常有前途的职业。
数据挖掘是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法,从数据中提取有用的信息和知识。数据挖掘作为一项关键的数据分析技术,被广泛应用于不同领域,如商业、金融、医疗、社交媒体等。
数据挖掘,又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
从业务功能角度,数据挖掘产品,如淘宝的“生意参谋”(“数据魔方”),使得商家对自身经营情况有了更加准确和及时的掌握,不再是拍脑袋决定。能够大大降低决策失误带来的损失,大数据能够帮助商家进一步挖掘市场机会,发现商机,结合运营策略使得自己的经营更上一层楼。
电子商务时代,商城系统的数据挖掘功能应该可以是实现开拓市场,扩大客户群体,提供技术、运营、经营方案等方向拓展,只有在数据挖掘上下足功夫,才能在同质化的电商服务市场占据一席之地。
数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。 提升客户价值--交叉销售 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程,它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段,而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。
数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础.也是建立客户一对一营销的基础。
大数据可以提供给我们深入的数据分析能力。通过数据挖掘、机器学习等技术,我们可以从大数据中提取出有用的信息和知识,并进行分析和归纳。比如,在分析一个公司的销售数据时,我们可以利用这些数据来分析销售趋势、客户偏好等,从而帮助公司更好地制定销售策略。
Kaggle: 一个全球知名的数据科学竞赛平台,提供各种数据挖掘和机器学习竞赛任务,由数据科学家和机器学习从业者参与。