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学了数据挖掘之后能干啥?数据挖掘职业规划总结

很多人不明白学习数据挖掘以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候,有一个老师说学数据挖掘有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景: 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本

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4个步骤,构建一个有指导的数据挖掘模型

数据挖掘的目的,就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型,以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型,首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例,二元响应模型,如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据,这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据挖掘的目的就是找到更多类似的客户,以提高未来活动的响应。 这构造有指导的数据挖掘模型的过程中,首先要定义模型的结构和目标。二、增加响应建模。三、考虑模型的稳定性。四、通过预测模型、剖析模

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【观点】以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘

某社会机构,收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律,以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作,给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下: 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是: 1.用什么语句查呢?要组合什么条件呢? 2.你想查到怎样的结果呢?这个结果对决策有帮助吗? 那数据挖掘一下吧!但如何挖掘呢? 不了解数据挖掘的人,往往会认为只需要让计算机去挖掘一下,计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇,在数据挖掘之前,我们必须要自己好好分析

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【数据分析】一位电商数据分析师的经验总结

就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。   最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销

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无细分,毋宁死:电子商务数据分析三年工作总结

08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需要感谢的人很多,他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员

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写给新手,关于数据分析师职业前景!

做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息: 别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求: 1)对相关业务的理解; 2)掌握一到二种数据分析工具; 3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。

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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客

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写给新手,关于数据分析师职业前景

做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息: 别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求: 1)对相关业务的理解; 2)掌握一到二种数据分析工具; 3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。

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