下面是范文網(wǎng)小編整理的數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)3篇(數(shù)據(jù)采集崗位職責(zé))，以供參考。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)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(hào)datadw——關(guān)注你想了解的，分享你需要的。前面對(duì)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)資源等等進(jìn)行了總結(jié)。但是，很多人不明白學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘以后干什么，這個(gè)問(wèn)題也經(jīng)常被問(wèn)到。記得剛學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候，有一個(gè)老師說(shuō)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘有什么用，你以后咋找工作。當(dāng)時(shí)聽了，覺得很詫異，不知道他為何有此一問(wèn)。數(shù)據(jù)挖掘在國(guó)外是一份很不錯(cuò)的工作。我喜歡數(shù)據(jù)挖掘，因?yàn)樗苡腥?。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(guān)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(gè)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(lái)有以下幾種，（注意：本文所說(shuō)的數(shù)據(jù)挖掘不包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)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(yīng)用等)B：做程序開發(fā)設(shè)計(jì)（在企業(yè)做數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)程序算法的實(shí)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(diǎn)： 根據(jù)上面的從業(yè)方向倒序并延伸來(lái)說(shuō)說(shuō)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(jì)基礎(chǔ)，可以不知道人工智能和計(jì)算機(jī)編程等相關(guān)技術(shù)，但是需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計(jì)分析）工具。從這個(gè)方面切入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的話你需要學(xué)習(xí)《數(shù)理統(tǒng)計(jì)》、《概率論》、《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)挖掘、推理與預(yù)測(cè)》、《金融數(shù)據(jù)挖掘》,《業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺` 》等，當(dāng)然也少不了你使用的工具的對(duì)應(yīng)說(shuō)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(yīng)用實(shí)務(wù)》、《EXCEL 2007數(shù)據(jù)挖掘完全手冊(cè)》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(shè)計(jì)開發(fā)：主要是實(shí)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(shí)際需要結(jié)合核心算法做一些程序開發(fā)實(shí)現(xiàn)工作。要想扮演好這個(gè)角色，你不但需要熟悉至少一門編程語(yǔ)言如（C,C++,Java,Delphi等）和數(shù)據(jù)庫(kù)原理和操作，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)課程有所了解，讀過(guò)《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》（韓家煒著）、《人工智能及其應(yīng)用》。有一點(diǎn)了解以后，如果對(duì)程序比較熟悉的話并且時(shí)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(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及Java實(shí)現(xiàn)》等一些教程。
A.做科研：這里的科研相對(duì)來(lái)說(shuō)比較概括，屬于技術(shù)型的相對(duì)高級(jí)級(jí)別，也是B，C的歸宿，那么相應(yīng)的也就需要對(duì)B、C的必備基礎(chǔ)知識(shí)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(xiàng)目中的相關(guān)任務(wù)。
一、專業(yè)技能
碩士以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)專業(yè)，熟練掌握關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，具有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)
熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘算法
具備數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，并熟悉常用的統(tǒng)計(jì)工具軟件
二、行業(yè)知識(shí)
具有相關(guān)的行業(yè)知識(shí)，或者能夠很快熟悉相關(guān)的行業(yè)知識(shí)
三、合作精神
具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠主動(dòng)和項(xiàng)目中其他成員緊密合作
四、客戶關(guān)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(xiàng)目的重點(diǎn)和難點(diǎn)，善于調(diào)整客戶對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的誤解和過(guò)高期望
具有良好的知識(shí)轉(zhuǎn)移能力，能夠盡快地讓模型維護(hù)人員了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論及建模實(shí)施能力
進(jìn)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(xiàng)目的實(shí)施效率，縮短項(xiàng)目周期。
具有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及方法論
熟練掌握SQL語(yǔ)言，包括復(fù)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(jì)圖形技術(shù)
善于將挖掘結(jié)果和客戶的業(yè)務(wù)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(jià)值的可行性操作方案
五、應(yīng)用及就業(yè)領(lǐng)域
當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預(yù)測(cè))，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè))，網(wǎng)絡(luò)日志(網(wǎng)頁(yè)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(dāng)前它能解決的問(wèn)題典型在于：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)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(chǎng)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(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。如果你訪問(wèn)著名的亞馬遜網(wǎng)上書店()，會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)你選中一本書后，會(huì)出現(xiàn)相關(guān)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(duì)象是某一專業(yè)領(lǐng)域中積累的數(shù)據(jù)；挖掘過(guò)程是一個(gè)人機(jī)交互、多次反復(fù)的過(guò)程；挖掘的結(jié)果要應(yīng)用于該專業(yè)。因此數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過(guò)程都離不開應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。“Busine First, techniquesecond”是數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)。因此學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘不意味著丟棄原有專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。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(shì)。如有銷售，財(cái)務(wù)，機(jī)械，制造，call center等工作經(jīng)驗(yàn)的,通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，可以提升個(gè)人職業(yè)層次，在不改變?cè)瓕I(yè)的情況下，從原來(lái)的事務(wù)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(yīng)用，以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡纳虡I(yè)智能(BI)已經(jīng)成為IT及其它行業(yè)中的一個(gè)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(zé)是把公司運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)收集起來(lái)，再?gòu)闹型诰虺鲆?guī)律性的信息來(lái)指導(dǎo)公司的戰(zhàn)略方向。這個(gè)職位常被忽略，但相當(dāng)重要。由于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)最先出現(xiàn)于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，同時(shí)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)具有海量存儲(chǔ)、查找迅速、分析半自動(dòng)化等特點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集分析專員最先出現(xiàn)于計(jì)算機(jī)行業(yè)，后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及擴(kuò)展到了各個(gè)行業(yè)。該職位一般提供給懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用和具有一定統(tǒng)計(jì)分析能力的人。有計(jì)算機(jī)特長(zhǎng)的統(tǒng)計(jì)專業(yè)人員，或?qū)W過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算機(jī)專業(yè)人員都可以勝任此工作，不過(guò)最好能夠?qū)λ谛袠I(yè)的市場(chǎng)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(zhǎng)期戰(zhàn)略的現(xiàn)狀，目前國(guó)內(nèi)很多企業(yè)對(duì)此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對(duì)此職位的重視程度較高，隨著時(shí)間的推移該職位會(huì)有升溫的趨勢(shì)。另外，數(shù)據(jù)采集分析專員很容易獲得行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，他們?cè)诜治鲞^(guò)程中能夠很輕易地把握該行業(yè)的市場(chǎng)情況、客戶習(xí)慣、渠道分布等關(guān)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(gè)不錯(cuò)的選擇。
市場(chǎng)/數(shù)據(jù)分析師
1.市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷科學(xué)必不可少的關(guān)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(chǎng)營(yíng)銷)吧，自90年代以來(lái),Direct Marketing越來(lái)越成為公司推銷其產(chǎn)品的主要手段。根據(jù)加拿大市場(chǎng)營(yíng)銷組織(Canadian MarketingAociation)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): 僅1999年一年 Direct Marketing就創(chuàng)造了 個(gè)工作機(jī)會(huì)。從1999至2000，工作職位又增加了個(gè)。為什么Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個(gè)例子, 隨著商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報(bào), 他們希望能有更多的用戶來(lái)響應(yīng)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(chǎng)分析工作。例如，根據(jù)自己的產(chǎn)品結(jié)合目標(biāo)市場(chǎng)顧客的家庭收入，教育背景和消費(fèi)趨向分析出哪些地區(qū)的住戶或居民最有可能響應(yīng)公司的銷售廣告，購(gòu)買自己的產(chǎn)品或成為客戶，從而廣告只針對(duì)這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場(chǎng)既節(jié)省開銷又提高了銷售回報(bào)率。但是所有的這些分析都是基于數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)處理，挖掘，建模得出的，其間，市場(chǎng)分析師的工作是必不可少的。
2.行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng): 幾乎所有的行業(yè)都會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù), 所以作為一名數(shù)據(jù)/市場(chǎng)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(lǐng)域服務(wù)。
現(xiàn)狀與前景
數(shù)據(jù)挖掘是適應(yīng)信息社會(huì)從海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取信息的需要而產(chǎn)生的新學(xué)科。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、人工智能等學(xué)科的交叉。在中國(guó)各重點(diǎn)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(jì)算所、復(fù)旦大學(xué)、清華大學(xué)等。另外，政府機(jī)構(gòu)和大型企業(yè)也開始重視這個(gè)領(lǐng)域。
據(jù)IDC對(duì)歐洲和北美62家采用了商務(wù)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(bào)率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報(bào)率超過(guò)600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個(gè)企業(yè)要想在復(fù)雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復(fù)雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實(shí)的事實(shí)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(jìn)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(wù)智能。
根據(jù)IDC(International DataCorporation)預(yù)測(cè)說(shuō)2004年估計(jì)BI行業(yè)市場(chǎng)在140億美元。現(xiàn)在，隨著我國(guó)加入WTO，我國(guó)在許多領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄?duì)外開放，這就意味著許多企業(yè)將面臨來(lái)自國(guó)際大型跨國(guó)公司的巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家各種企業(yè)采用商務(wù)智能的水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了我國(guó)。美國(guó)Palo Alto 管理集團(tuán)公司1999年對(duì)歐洲、北美和日本375家大中型企業(yè)的商務(wù)智能技術(shù)的采用情況進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果顯示，在金融領(lǐng)域，商務(wù)智能技術(shù)的應(yīng)用水平已經(jīng)達(dá)到或接近70%，在營(yíng)銷領(lǐng)域也達(dá)到50%，并且在未來(lái)的3年中，各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)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(cái)富，紛紛利用商務(wù)智能發(fā)現(xiàn)其中隱藏的信息，借此獲得巨額的回報(bào)。國(guó)內(nèi)暫時(shí)還沒有官方關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)本身的市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告，但是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)行業(yè)都有一定的研究。據(jù)國(guó)外專家預(yù)測(cè)，在今后的5—10年內(nèi)，隨著數(shù)據(jù)量的日益積累以及計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃谥袊?guó)形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)。
眾所周知，IT就業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)相當(dāng)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(gè)企業(yè)IT-業(yè)務(wù)構(gòu)架的金字塔塔尖，目前國(guó)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(chǎng)上精通數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、商業(yè)智能的供應(yīng)量極小，而另一方面企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和和科研單位對(duì)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(gè)人已有專業(yè)知識(shí)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(lái)看，和大多IT業(yè)的職位一樣，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘方面的人才在國(guó)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(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘方面的人才尤其稀少。高端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘人才需要熟悉多個(gè)行業(yè)，至少有3年以上大型DWH和BI經(jīng)驗(yàn)，英語(yǔ)讀寫流利，具有項(xiàng)目推動(dòng)能力，這樣的人才年薪能達(dá)到20萬(wàn)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(bào)告
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)職業(yè)規(guī)劃（共5篇）
液壓挖掘機(jī)手崗位職責(zé)
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)2
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要通過(guò)海量數(shù)據(jù)對(duì)用戶廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律，指導(dǎo)推薦模型特征構(gòu)建，定位產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)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(zé)模板。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板1
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)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(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)，掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門編程語(yǔ)言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板2
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)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(cāng)庫(kù)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(guān)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(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對(duì)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(zé)模板3
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)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(shí)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(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;
年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)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(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)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(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板4
職責(zé)：
1.依據(jù)項(xiàng)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(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，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(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)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(zé)模板5
職責(zé)：
(1)分析需求，完成相關(guān)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(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;
(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。
(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。
任職要求：
(1)大專以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)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(bào)告等任務(wù);
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，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(zé)模板
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)3
第4章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
基本概念
圖數(shù)據(jù)點(diǎn)的三個(gè)自然
均值聚類
均值算法
圖均值算法
計(jì)算機(jī)組成原理(第三版)
圖均值算法的運(yùn)行實(shí)例
均值算法的硬盤版本
圖一個(gè)簡(jiǎn)單的k-均值算法硬盤版本
計(jì)算機(jī)組成原理(第三版)
3 優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)
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(jì)算機(jī)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(gè)自然聚類以及
計(jì)算機(jī)組成原理(第三版)
5 層次聚類
圖層次聚類的一個(gè)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(yīng)
計(jì)算機(jī)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(shì)和劣勢(shì)
距離函數(shù)
數(shù)值的屬性(Numeric Attributes)布爾屬性和符號(hào)屬性(Binary and Nominal Attributes)
圖兩個(gè)只具有布爾屬性數(shù)據(jù)點(diǎn)的混合矩陣
計(jì)算機(jī)組成原理(第三版)
7 文本文檔
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 混合屬性的處理 采用哪種聚類算法 聚類的評(píng)估
圖帶有熵和純度值的混合矩陣
計(jì)算機(jī)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(lái)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)域和空洞區(qū)域
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)3篇(數(shù)據(jù)采集崗位職責(zé))相關(guān)文章：
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