1樓：匿名使用者
資料探勘指的是在bai長期積累的du資料中分析和挖zhi掘有價值的資訊dao以供決策。
這個概念主回要還是因為erp（企業資源計劃）答和oa(辦公自動化)軟體系統的廣泛使用和發展的基礎上出現的一個概念。因為企業在使用這些軟體系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節約，大大提高了企業的運營效率，可是這些系統卻只能對企業的狀態和管理進行一個狀態性的記錄，對長期記錄下來的這些資料的分析和在挖掘能力是非常有限的，雖然眾多軟體**商想出各種辦法來利用其這些資料，比如出各種報表甚至自定義的報表，可是仍然受制於erp和oa本身設計的缺陷，因為它們原本就不是設計來做資料分析的。
2樓：尊威天下網路
資料探勘工程師抄是做什麼的？數襲據挖掘，
bai從字面上理解，就是在
du資料中找到zhi
有用的dao東西，哪些東西有用就要看具體的業務目標了。最簡單的就是統計應用了，比如電商資料，如**統計過哪個省購買泳衣最多、哪個省的女生**最大等，進一步
3樓：加米穀大資料科技
1、運用資料
挖掘、統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析資料，並設計實現相應的版演算法；
2、大規模資料的分類權、聚類、關聯等演算法的比較研究；
3、對使用者與客戶的行為進行分析，負責使用者與客戶行為分析的目標確定、資料採集、分析模型設計；
4、指導開發人員完成演算法實現。
4樓：匿名使用者
1、 資料預處理
通常的數
據挖掘需要涉及相對較大的資料量，這些資料可能**專不一導屬致格式不同，也許有的資料還存在一些缺失值或者無效值，如果不經處理直接將這些『髒』資料放到我們的模型中去跑，非常容易導致模型計算的失敗或者可用性很差，所以資料預處理是我們所有資料探勘過程中都不可或缺的一步。通常佔用了我們資料探勘過程中的很大部分時間。
2、 資料探勘
通過進行的特徵的構造然後放到特定的模型中去計算，利用某種標準去評判不同模型或組合模型的表現，最後確定一個最合適的模型用於我們的後處理。
3、 後處理
應用或者用合適的方式將其特徵表示出來。
資料分析師和資料探勘工程師的區別
5樓：尊威天下網路
1.資料分析和資料探勘聯絡和區別 聯絡：都是搞資料的 區別：資料分析偏統計，視覺化，出報表和報告，需要較強的表達能力。資料探勘偏演算法，重模型，需要很深的**功底，要碼**，很多
6樓：匿名使用者
資料分析師崗位重在「分析」，資料探勘工程師崗位重點是要「挖掘」。
1、【資料分析師】
62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365643661:基於業務，通過資料分析手段發現和分析業務問題，為決策作支援。一般招聘這類崗位的公司規模都不會太小，人數可能不是一個唯一的衡量指標，但是業務規模肯定比較大,反而言之，業務規模太小的公司就沒什麼可分析的了。
2、此崗位重在「分析」，首先要有一定的資料靈敏度和數學底子，知道在什麼樣的資料規模下，需要看什麼樣的資料指標。瞭解常規的資料探勘演算法，可以使用一些工具得到預期的結果。當然用工具的話是需要公司系統支援一些資料分析軟體的，spss啊，clementine什麼的，如果沒有，說句難聽的，弄個excel**在有些公司也叫資料分析師。
當然有些資料分析師excel玩兒的可以很溜，可以用excel模擬一個ctr預估演算法的迭代過程。
3、【資料探勘工程師】：偏技術，通過建立模型、演算法、**等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。崗位重點是要「挖掘」，所以對於人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什麼平臺應該用什麼工具，面對什麼樣的需求應該怎麼解。
4、簡單來說就是負責接收需求然後產出結果，大部分公司的資料探勘工程師都比較被動，比如bi找你說「我要100年內的明星資料，而且要知道他們每個人在什麼年代拍過什麼型別的**」，這時候你就需要做資料採集，加工整理，結果產出。中間可能會加一些資料視覺化或者演算法工作，但都要求不高。
5、程式設計底子不錯的，適宜做資料探勘工程師。數學不錯有商業頭腦的，適宜做資料分析師。
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