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現(xiàn)在有一個(gè)比較行的工作，那就是數(shù)據(jù)挖掘工程師。

這個(gè)工作，平時(shí)需要做的活主要有：

1、根據(jù)自己對(duì)行業(yè)，以及公司業(yè)務(wù)的了解，獨(dú)自承擔(dān)復(fù)雜分析任務(wù)，并形成分析報(bào)告；
2、相關(guān)分析方向包括：用戶(hù)行為分析、廣告點(diǎn)擊分析，業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)以及競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境相關(guān)；
3、根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯變化，設(shè)計(jì)相應(yīng)分析模型并支持業(yè)務(wù)分析工作開(kāi)展。

簡(jiǎn)單一些說(shuō)，就是通過(guò)挖掘一些數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中分析出一些規(guī)律和結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

詳細(xì)的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程：

（1）數(shù)據(jù)清理，（2）數(shù)據(jù)集成，（3）數(shù)據(jù)選擇，（4）數(shù)據(jù)變換，（5）數(shù)據(jù)挖掘，（6）模式評(píng)估，（7）知識(shí)表示。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶(hù)或知識(shí)庫(kù)交互。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，到底有什么作用呢？

目前，在很多重要的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘都可以發(fā)揮積極促進(jìn)的作用。尤其是在如銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、零售(如超級(jí)市場(chǎng))等商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助解決許多典型的商業(yè)問(wèn)題，其中包括:數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)( Database Marketing )、客戶(hù)群體劃分(Customer Segmentation&Classification )、背景分析(Profile Analysis )、交叉銷(xiāo)售(Cross-selling)等市場(chǎng)分析行為，以及客戶(hù)流失性分析(Churn Analysis )、客戶(hù)信用評(píng)分(Credit Scoring )、欺作發(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等。

所以學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘，還是很有用處的。