京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从事数据挖掘这行的话我还需具备哪些条件(硬件、软件)?
在人工智能领域,数据挖掘(Data Mining)是资料库知识发现KDD(Knowledge Discovery in Databases )中的一个步骤,通过它可以从大量数据中获取有价值又新颖的信息。最著名的例子是,在沃尔玛一家超市里,尿布和啤酒赫然摆在一起出售。奇怪的货品摆放让尿布和啤酒的销量双双增加了。原来是沃尔玛通过数据挖掘发现,跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!在美国,一些年轻父亲下班后经常要到超市买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也会为自己买一些啤酒。瞧,数据挖掘真的可以发现一些潜伏在水面之下的秘密。一份报告指出,数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。
从目前来看,从事数据挖掘工作,需要有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面,需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具,熟悉Unix操作系统,熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库,具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力,能够自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。熟练掌握Microsoft Office软件,包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。
对于这个职业,目前市场提供的培训有Oracle数据仓库与数据挖掘培训、SAS全球专业认证和SPSS中国的培训,国内则有国家数据分析师(NTC-CCDA)认证培训。
除了专业知识还需要有一定的行业知识。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面,若你想从事某个行业的数据挖掘,还需要尽快深入了解这个行业。
此外,你还需要有良好的团队合作精神,能够主动和项目中其他成员紧密合作,因为数据挖掘涉及方方面面的关系,非常讲求公司内部的合作。
当然,良好的客户沟通能力也很重要。要掌握一些CRM(客户关系管理)知识和理念,明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,调整客户对数据挖掘的误解和过高期望,让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。你还要善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合,向客户提供有价值的可行性操作方案。
这一行的职位除了技术要求很高的数据挖掘和算法工程师外,还有数据采集分析专员、市场数据分析师。数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来,从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。数据采集分析专员很容易获得行业经验,在分析过程中能够轻易把握行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况,如果想在某行创业,从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。而市场数据分析师是现代市场营销科学必不可少的关键环节,市场数据分析师可以根据产品结合目标市场顾客的家庭收入、教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告成为客户。可以说,他们能为直接面向客户的市场营销提供极大的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10