下面是范文網(wǎng)小編整理的數(shù)據(jù)挖掘崗位職責3篇(數(shù)據(jù)采集崗位職責)，以供參考。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責1
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)（職業(yè)篇）
數(shù)據(jù)分析微信公眾號datadw——關注你想了解的，分享你需要的。前面對數(shù)據(jù)挖掘相關資源等等進行了總結(jié)。但是，很多人不明白學習數(shù)據(jù)挖掘以后干什么，這個問題也經(jīng)常被問到。記得剛學數(shù)據(jù)挖掘的時候，有一個老師說學數(shù)據(jù)挖掘有什么用，你以后咋找工作。當時聽了，覺得很詫異，不知道他為何有此一問。數(shù)據(jù)挖掘在國外是一份很不錯的工作。我喜歡數(shù)據(jù)挖掘，因為它很有趣。很高興以后就從事這方面的工作啦。寫論文之余，也考慮一下數(shù)據(jù)挖掘工程師的職業(yè)規(guī)劃。以下是從網(wǎng)上找的一些相關資料介紹,和即將走上數(shù)據(jù)挖掘崗位或是想想這方面發(fā)展的朋友共享：
BI職業(yè)發(fā)展方向：數(shù)據(jù)分析師---商業(yè)分析師--管理者
但是在每個公司，可能有不同的發(fā)展方向，但是大致上是從數(shù)據(jù)挖掘工程師起步。DMFighter：
數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員工作分析 1.數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員的愿景：
數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)的途徑從我看來有以下幾種，（注意：本文所說的數(shù)據(jù)挖掘不包括數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫管理員的角色）。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業(yè)，主要研究算法、應用等)B：做程序開發(fā)設計（在企業(yè)做數(shù)據(jù)挖掘及其相關程序算法的實現(xiàn)等）C：數(shù)據(jù)分析師（在存在海量數(shù)據(jù)的企事業(yè)單位做咨詢、分析等）2.數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員切入點： 根據(jù)上面的從業(yè)方向倒序并延伸來說說需要掌握的技能。
C，數(shù)據(jù)分析師：需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計基礎，可以不知道人工智能和計算機編程等相關技術(shù)，但是需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具。從這個方面切入數(shù)據(jù)挖掘領域的話你需要學習《數(shù)理統(tǒng)計》、《概率論》、《統(tǒng)計學習基礎：數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測》、《金融數(shù)據(jù)挖掘》,《業(yè)務建模與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺` 》等，當然也少不了你使用的工具的對應說明書了，如SPSS、SAS等廠商的《SAS數(shù)據(jù)挖掘與分析》、《數(shù)據(jù)挖掘Clementine應用實務》、《EXCEL 2007數(shù)據(jù)挖掘完全手冊》等，如果多看一些如《中文版 數(shù)據(jù)挖掘原理》 等書籍那就更好了。
B，程序設計開發(fā)：主要是實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)有的算法和研發(fā)新的算法以及根據(jù)實際需要結(jié)合核心算法做一些程序開發(fā)實現(xiàn)工作。要想扮演好這個角色，你不但需要熟悉至少一門編程語言如（C,C++,Java,Delphi等）和數(shù)據(jù)庫原理和操作，對數(shù)據(jù)挖掘基礎課程有所了解，讀過《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》（韓家煒著）、《人工智能及其應用》。有一點了解以后，如果對程序比較熟悉的話并且時間允許，可以尋找一些開源的數(shù)據(jù)挖掘軟件研究分析，也可以參考如《數(shù)據(jù)挖掘：實用機器學習技術(shù)及Java實現(xiàn)》等一些教程。
A.做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬于技術(shù)型的相對高級級別，也是B，C的歸宿，那么相應的也就需要對B、C的必備基礎知識了。
-----------數(shù)據(jù)挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數(shù)據(jù)挖掘項目中的相關任務。
一、專業(yè)技能
碩士以上學歷，數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫相關專業(yè)，熟練掌握關系數(shù)據(jù)庫技術(shù)，具有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗
熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘算法
具備數(shù)理統(tǒng)計理論基礎，并熟悉常用的統(tǒng)計工具軟件
二、行業(yè)知識
具有相關的行業(yè)知識，或者能夠很快熟悉相關的行業(yè)知識
三、合作精神
具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作
四、客戶關系能力
具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數(shù)據(jù)挖掘項目的重點和難點，善于調(diào)整客戶對數(shù)據(jù)挖掘的誤解和過高期望
具有良好的知識轉(zhuǎn)移能力，能夠盡快地讓模型維護人員了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論及建模實施能力
進階能力要求
數(shù)據(jù)挖掘人員具備如下條件，可以提高數(shù)據(jù)挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。
具有數(shù)據(jù)倉庫項目實施經(jīng)驗，熟悉數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及方法論
熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調(diào)優(yōu)
熟練掌握ETL開發(fā)工具和技術(shù)
熟練掌握Microsoft Office軟件，包括Excel和PowerPoint中的各種統(tǒng)計圖形技術(shù)
善于將挖掘結(jié)果和客戶的業(yè)務管理相結(jié)合，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案
五、應用及就業(yè)領域
當前數(shù)據(jù)挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預測)，網(wǎng)絡日志(網(wǎng)頁定制)，銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫(yī)藥等方面。當前它能解決的問題典型在于：數(shù)據(jù)庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Claification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cro-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網(wǎng)上書店()，會發(fā)現(xiàn)當你選中一本書后，會出現(xiàn)相關的推薦數(shù)目“Customers who bought this book alsobought”，這背后就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)揮作用。
數(shù)據(jù)挖掘的對象是某一專業(yè)領域中積累的數(shù)據(jù)；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結(jié)果要應用于該專業(yè)。因此數(shù)據(jù)挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業(yè)知識。“Busine First, techniquesecond”是數(shù)據(jù)挖掘的特點。因此學習數(shù)據(jù)挖掘不意味著丟棄原有專業(yè)知識和經(jīng)驗。相反，有其它行業(yè)背景是從事數(shù)據(jù)挖掘的一大優(yōu)勢。如有銷售，財務，機械，制造，call center等工作經(jīng)驗的,通過學習數(shù)據(jù)挖掘，可以提升個人職業(yè)層次，在不改變原專業(yè)的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉(zhuǎn)變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數(shù)據(jù)挖掘為核心的商業(yè)智能(BI)已經(jīng)成為IT及其它行業(yè)中的一個新寵。
數(shù)據(jù)采集分析專員
職位介紹：數(shù)據(jù)采集分析專員的主要職責是把公司運營的數(shù)據(jù)收集起來，再從中挖掘出規(guī)律性的信息來指導公司的戰(zhàn)略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由于數(shù)據(jù)庫技術(shù)最先出現(xiàn)于計算機領域，同時計算機數(shù)據(jù)庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數(shù)據(jù)采集分析專員最先出現(xiàn)于計算機行業(yè)，后來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業(yè)。該職位一般提供給懂數(shù)據(jù)庫應用和具有一定統(tǒng)計分析能力的人。有計算機特長的統(tǒng)計專業(yè)人員，或?qū)W過數(shù)據(jù)挖掘的計算機專業(yè)人員都可以勝任此工作，不過最好能夠?qū)λ谛袠I(yè)的市場情況具有一定的了解。
求職建議：由于很多公司追求短期利益而不注重長期戰(zhàn)略的現(xiàn)狀，目前國內(nèi)很多企業(yè)對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數(shù)據(jù)采集分析專員很容易獲得行業(yè)經(jīng)驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業(yè)的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創(chuàng)業(yè)，從數(shù)據(jù)采集分析專員干起是一個不錯的選擇。
市場/數(shù)據(jù)分析師
1.市場數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代市場營銷科學必不可少的關鍵環(huán)節(jié): Marketing/Data Analyst從業(yè)最多的行業(yè): Direct Marketing(直接面向客戶的市場營銷)吧，自90年代以來,Direct Marketing越來越成為公司推銷其產(chǎn)品的主要手段。根據(jù)加拿大市場營銷組織(Canadian MarketingAociation)的統(tǒng)計數(shù)據(jù): 僅1999年一年 Direct Marketing就創(chuàng)造了 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了個。為什么Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個例子, 隨著商業(yè)競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報, 他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。例如，根據(jù)自己的產(chǎn)品結(jié)合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區(qū)的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產(chǎn)品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節(jié)省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基于數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。
2.行業(yè)適應性強: 幾乎所有的行業(yè)都會應用到數(shù)據(jù), 所以作為一名數(shù)據(jù)/市場分析師不僅僅可以在華人傳統(tǒng)的IT行業(yè)就業(yè)，也可以在政府，銀行，零售，醫(yī)藥業(yè)，制造業(yè)和交通傳輸?shù)阮I域服務。
現(xiàn)狀與前景
數(shù)據(jù)挖掘是適應信息社會從海量的數(shù)據(jù)庫中提取信息的需要而產(chǎn)生的新學科。它是統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、人工智能等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經(jīng)開了數(shù)據(jù)挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構(gòu)和大型企業(yè)也開始重視這個領域。
據(jù)IDC對歐洲和北美62家采用了商務智能技術(shù)的企業(yè)的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報率超過600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個企業(yè)要想在復雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實的事實和數(shù)據(jù)支持，是很難辦到的。因此，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶采用，使更多的管理者得到更多的商務智能。
根據(jù)IDC(International DataCorporation)預測說2004年估計BI行業(yè)市場在140億美元?，F(xiàn)在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域?qū)⒅鸩綄ν忾_放，這就意味著許多企業(yè)將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發(fā)達國家各種企業(yè)采用商務智能的水平已經(jīng)遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業(yè)的商務智能技術(shù)的采用情況進行了調(diào)查。結(jié)果顯示，在金融領域，商務智能技術(shù)的應用水平已經(jīng)達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，并且在未來的3年中，各個應用領域?qū)υ摷夹g(shù)的采納水平都將提高約50%。
現(xiàn)在，許多企業(yè)都把數(shù)據(jù)看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發(fā)現(xiàn)其中隱藏的信息，借此獲得巨額的回報。國內(nèi)暫時還沒有官方關于數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)本身的市場統(tǒng)計分析報告，但是國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘在各個行業(yè)都有一定的研究。據(jù)國外專家預測，在今后的5—10年內(nèi)，隨著數(shù)據(jù)量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃谥袊纬梢粋€產(chǎn)業(yè)。
眾所周知，IT就業(yè)市場競爭已經(jīng)相當激烈，而數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)---數(shù)據(jù)挖掘更是得到了前所未有的重視。數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能技術(shù)位于整個企業(yè)IT-業(yè)務構(gòu)架的金字塔塔尖，目前國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)的人才培養(yǎng)體系尚不健全，人才市場上精通數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、商業(yè)智能的供應量極小，而另一方面企業(yè)、政府機構(gòu)和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與個人已有專業(yè)知識相結(jié)合，您必將開辟職業(yè)生涯的新天地！
職業(yè)薪酬
就目前來看，和大多IT業(yè)的職位一樣，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘方面的人才在國內(nèi)的需求工作也是低端飽和，高端緊缺，在二線成熟，高端數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘方面的人才尤其稀少。高端數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘人才需要熟悉多個行業(yè)，至少有3年以上大型DWH和BI經(jīng)驗，英語讀寫流利，具有項目推動能力，這樣的人才年薪能達到20萬以上。
數(shù)據(jù)挖掘論文
數(shù)據(jù)挖掘論文
數(shù)據(jù)挖掘調(diào)研報告
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責職業(yè)規(guī)劃（共5篇）
液壓挖掘機手崗位職責
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責2
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要通過海量數(shù)據(jù)對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務規(guī)律，指導推薦模型特征構(gòu)建，定位產(chǎn)品相關的數(shù)據(jù)問題及分析優(yōu)化。下面是的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板1
職責：
1、負責公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內(nèi)外運營商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負責分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應用場景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個性化推薦，用能預測等;
3、進行大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應用、評估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學模型，針對不同的應用場景，負責編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運營支持/商業(yè)報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團隊溝通實施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學歷，扎實的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學理論基礎;有統(tǒng)計、應用數(shù)學、金融等相關專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經(jīng)驗，掌握深度學習算法優(yōu)先;
3、具有扎實的計算機操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運算平臺有實踐經(jīng)驗優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板2
職責：
1、對海量業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機器學習算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預測用戶的消費行為;
3、建立各種業(yè)務邏輯模型和數(shù)學模型，幫助公司改善運營管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷;
2、統(tǒng)計學、會計學、數(shù)學、物理等相關專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗;
4、對統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項目經(jīng)驗;
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務建模、數(shù)學建模經(jīng)驗優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板3
職責：
1.負責海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯(lián)挖掘。提高關聯(lián)準確性;
5.參與相關數(shù)據(jù)標準和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習慣;
2.計算機、數(shù)學相關專業(yè)本科以上學歷;
年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關經(jīng)驗，對常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗 ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經(jīng)驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經(jīng)驗;
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實際開發(fā)經(jīng)驗;
6.極強的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價值，相關;
7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板4
職責：
1.依據(jù)項目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進行數(shù)據(jù)和特征融合3.搭建數(shù)學模型，并對模型進行檢驗評估
職位要求：
1、計算機、數(shù)學、統(tǒng)計、人工智能等相關專業(yè)的碩士或以上學歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機器學習相關工作經(jīng)驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;
4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅(qū)動，并且具備較強的學習能力、創(chuàng)新應用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團隊合作意識;
5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板5
職責：
(1)分析需求，完成相關數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;
(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報告、建模報告、數(shù)據(jù)報表等;
(3)對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優(yōu)化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業(yè)務決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務部門和技術(shù)部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業(yè)務相關的算法。
(5)參與項目成果匯編，對相關結(jié)果進行解讀和匯報。
任職要求：
(1)大專以上學歷，統(tǒng)計、數(shù)學、計算機、軟件專業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報告等任務;
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機器學習理論和技術(shù)基礎，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責模板
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責3
第4章 無監(jiān)督學習
基本概念
圖數(shù)據(jù)點的三個自然
均值聚類
均值算法
圖均值算法
計算機組成原理(第三版)
圖均值算法的運行實例
均值算法的硬盤版本
圖一個簡單的k-均值算法硬盤版本
計算機組成原理(第三版)
3 優(yōu)勢和劣勢
圖存在和不存在異常值情況下的聚類
圖不理想的初始種子(聚類中心)
圖理想的初始種子(聚類中心)4
計算機組成原理(第三版)
圖自然(不規(guī)則)聚類和k-均值聚類
聚類的表示
聚類的一般表示方法
圖聚類的規(guī)則描述
任意形狀的聚類
圖兩個自然聚類以及
計算機組成原理(第三版)
5 層次聚類
圖層次聚類的一個例子
圖合并層次聚類算法
圖合并層次聚類算法的工作
單鏈接方法
圖單鏈接方法的連鎖反應
計算機組成原理(第三版)全鏈接方法
圖采用全鏈接方法聚類
平均鏈接方法 優(yōu)勢和劣勢
距離函數(shù)
數(shù)值的屬性(Numeric Attributes)布爾屬性和符號屬性(Binary and Nominal Attributes)
圖兩個只具有布爾屬性數(shù)據(jù)點的混合矩陣
計算機組成原理(第三版)
7 文本文檔
數(shù)據(jù)標準化 混合屬性的處理 采用哪種聚類算法 聚類的評估
圖帶有熵和純度值的混合矩陣
計算機組成原理(第三版)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)區(qū)域和數(shù)據(jù)空洞
圖用決策樹來區(qū)分數(shù)據(jù)區(qū)域和空洞區(qū)域
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