數據挖掘怎麼樣

⑴ 數據挖掘的前景怎麼樣，主要是就業方面的

數據挖掘就業的途徑主要有以下幾種：
1、做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)；
2、做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）；
3、數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）。

現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。薪酬方面就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

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⑵ 如何形容數據挖掘

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘的含義數據源必須是真實的、大量的、含雜訊的。

發現的是用戶感興趣的知識，發現的知識要可接受、可理解、可運用，並不要求發現放之四海而皆準的知識，僅支持特定的發現問題。

數據挖掘技術

數據挖掘是人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從資料庫的大量數據中揭示出隱含的，先前未知的並有潛在價值的信息的非平凡過程。

數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。

知識發現過程由以下三個階段組成數據准備，數據挖掘，結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備，規律尋找和規律表示三個步驟。

數據准備是從相關的數據源中選取所需的數據並整合成用於數據挖掘的數據集，規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來。

規律表示是盡可能以用戶可理解的方式如可視化將找出的規律表示出來。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

⑶ 數據挖掘培訓班怎麼樣

現在這里類別很多，不過選擇頂尖的還是這里，價格也不貴放心。

⑷ 現在數據挖掘這個方向怎麼樣。發展怎麼樣，從事這個專業好嗎

數據挖掘不錯，國外很流行，應用很多，是很有前景的一個行業。在國內，處於起步階段，學這個方向的，基本上出來是做數據處理、數據分析，或是有些乾脆做軟體開發師。

如果找數據挖掘的工作，地點也很重要。國內發展比較好的城市是北京和上海，廣東也有少數。一般來說，比較大型的企業才有數據挖掘工程師這個職位，其它企業如果需要，都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院。針對網站，一般要學習WEB挖掘，挺有前途，大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣，但它一般包給專業公司來做，有個方向叫商業智能，簡稱BI，覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。

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⑸ 數據挖掘是一種怎麼樣的技術

數據挖掘(Data
Mining)，又稱為資料庫中的知識發現(Knowledge
Discovery
in
Database,
KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或「挖掘」知識。

⑹ 數據挖掘方向前途怎麼樣

在國外很好
在國內，還處於起步階段，真正的數據挖掘運用還比較少，找工作也不是很容易，學這個方向的，基本上出來是做數據處理、數據分析，或是有些乾脆做軟體開發師。
不過有興趣的話，這也是不錯的方向，畢竟，再過上十來年，應該都能發展得起來的。應該說現狀艱辛，但前途還是光明的。

如果找數據挖掘的工作，地點也很重要，國內發展比較好的城市是北京和上海，廣東也有少數。一般來說，比較大型的企才有投有數據挖掘工程師這個職位，其它企業如果需要，都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。
比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院，針對網站，一般要學習WEB挖掘，挺有前途，大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣，但它一般包給專業公司來做，有個方向叫商業智能，簡稱BI，覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業

⑺ 請問什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼樣

數據挖掘就是對觀測到的數據集（經常是很龐大的）進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解並對其有價值的新穎方式來總結數據。
運用基於計算機的方法，包括新技術，從而在數據中獲得有用知識的整個過程，就叫做數據挖掘。

數據挖掘怎麼樣，嚴格地說，數據挖掘並不是一個全新的領域，它頗有點「新瓶裝舊酒」的意味。組成數據挖掘的三大支柱包括統計學、機器學習和資料庫等領域內的研究成果，其它還包含了可視化、信息科學等內容。數據挖掘納入了統計學中的回歸分析、判別分析、聚類分析以及置信區間等技術，機器學習中的決策樹、神經網路等技術，資料庫中的關聯分析、序列分析等技術。

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⑻ 在國內學習數據挖掘就業前景如何

數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據裡面發現關於業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。

應用及就業領域

當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。

當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-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)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。

職業薪酬

就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

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CDA(Certified Data Analyst)，亦稱「CDA數據分析師」，指在互聯網、零售、金融、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。CDA秉承著總結凝練先進的商業數據分析實踐為使命，明晰各類數據分析從業者的知識體系為職責，旨在加強全球范圍內正規化、科學化、專業化的大數據及數據分析人才隊伍建設，進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平，促進數據分析行業的高質量持續快速發展。

「CDA數據分析師認證」是一套專業化，科學化，國際化，系統化的人才考核標准，分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能，符合當今全球大數據及數據分析技術潮流，為各界企業、機構提供數據分析人才參照標准。

「CDA數據分析師培訓」是根據CDA數據分析師認證體系標准而設立的一套專業化、科學化、系統化的學習方案。培訓內容不僅包含認證標准中的技能知識要求，還有著企業環境中的真實項目和案例，能滿足不同層次的學員需求，使學員能學到真本事技能並能夠落地運用，實現商業價值。

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⑼ 數據挖掘的前景如何

大數據時代下的數據挖掘與可視化展現

全世界每天都有幾十億人使用計算機、平板電腦、手機和其它數字設備產生海量數據。在這個各個行業和領域都已經被數據給滲透，數據已成為非常重要的生產因素的大數據時代，對於大數據的處理和挖掘將意味著新一波的生產率不斷增長和消費者盈餘浪潮的到來。

在大數據時代下，從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
什麼是數據挖掘？

所謂數據挖掘是指從資料庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

為什麼要進行數據挖掘？

我們關心什麼是數據挖掘，同時，我們更關心的是我們如何通過數據挖掘過程找到我們需要的東西。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「挖掘能力」，通過「挖掘」實現數據的「增值」。

數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。談到發現模式與規則，其實就是一項業務流程，為業務服務。我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業務。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前，數據的獲得不再是一個障礙，而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源，既考慮客戶數量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。

數據挖掘後結果的可視化展現

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，將海量的信息數據在經過分布式數據挖掘處理後將結果可視化。數據可視化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。依據數據及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其次，利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。

但是，這並不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。因而，對於數據可視化應用軟體的開發就迫在眉睫，數據可視化軟體的開發既要保證實現其功能用途，同時又要兼顧美學形式，這樣就對數據可視化軟體提出了更高的要求。目前，在國內能同時兼顧這兩方面的數據可視化軟體屈指可數。其中，比較受用戶歡迎的是一款名為大數據魔鏡的可視化分析軟體。企業通過大數據魔鏡可以將積累的各種來自內部和外部的數據整合起來實時分析,推動自身實現數據智能化管理,增強核心競爭力,將數據價值轉化為商業價值,獲取最大化利潤。