❶ 數據挖掘工程師需要經常加班嗎這行累嗎
這要根據需要上報的數據來看，一般如果沒有那種要實時上報的數據的話，就還好，有時候一些特定的節假日或者搞活動的時候可能會忙一點。
數據挖掘工程師是數據師(Datician['detn])的其中一種。通常說的是從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業化人員。這些知識可用使企業的決策智能化，自動化，能夠使企業提高工作效率，盡量減少錯誤決策的可能性，以便於在激烈的競爭環境中處於不敗之地。它的崗位職責一是根據自己對行業和公司業務的了解，單獨承擔復雜分析任務，從而形成分析報告，二是相關分析，它包括用戶行為分析和廣告點擊分析，包括業務邏輯相關和競爭環境相關，三是根據業務邏輯的變化，設計相應分析模型並支持業務分析工作展開。
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❷ 數據挖掘領域比較有前景的方向有哪些
數據挖掘在國內還處於起步階段，真正的運用比較少，找工作不是很容易，就業方向基本上是做數據處理、數據分析，或是軟體開發師。
不如果從事數據挖掘的工作，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，比較有前途，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，應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。有興趣的話，這是不錯的方向，雖然現狀艱辛，但前途是光明的。
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❸ 數據挖掘是什麼
數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的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。
數據挖掘流程：
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
數據挖掘的技術，可粗分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。統計方法，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳演算法、貝葉斯信念網路等。神經網路方法，可細分為：前向神經網路（BP演算法等）、自組織神經網路（自組織特徵映射、競爭學習等）等。資料庫方法主要是基於可視化的多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。
❹ 如何在一年內成為數據挖掘工程師
如果你有心想發展成為一個數據分析師，或者說某業務的資深數據分析專家，需要六個步驟：
第一步：統計、數據、機器學習
第二步：編代碼
第三步：懂資料庫
第四步：數據管理、數據可視化、數據報告
第五步：大數據
第六步：積攢經驗，學習同行
以上都是理論和工具，但是實踐才是出真知，不管是剛接觸數據分析的職場人，還是專業學習數據挖掘分析的你，都希望在學習以上內容的同時，多參加一些比賽，學習同領域的專業大神，訓練自己在這方面的感覺。
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❺ 如何學習數據挖掘
學習一門技術要和行業靠攏，沒有行業背景的技術如空中樓閣。技術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的（十年前做網頁設計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合行業之後就能夠獨當一面了，一方面有利於抓住用戶痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業經驗，使用互聯網思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學習技術時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。
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❻ 數據挖掘需要哪些技能
編程語言
數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python最受歡迎。
大數據處理框架
做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。
資料庫知識
這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。
數據結構與演算法
精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。
機器學習/深度學習
機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。
統計學知識
數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。
關於數據挖掘需要哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❼ python數據挖掘難不難
python數據挖掘，指用python對數據進行處理，從大型資料庫的分析中，發現預測信息的過程。
什麼是數據挖掘？
數據挖掘（英文全稱Data Mining，簡稱DM），指從大量的數據中挖掘出未知且有價值的信息和只知識的過程。
對於數據科學家來說，數據挖掘可能是一項模糊而艱巨的任務 - 它需要多種技能和許多數據挖掘技術知識來獲取原始數據並成功獲取數據。您需要了解統計學的基礎，以及可以幫助您大規模進行數據挖掘的不同編程語言。
python數據挖掘是什麼？
數據挖掘建模的工具有很多種，我們這里重點介紹python數據挖掘，python是美國Mathworks公司開發的應用軟體，創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆，具備強大的科學及工程計算能力，它具有以矩陣計算為基礎的強大數學計算能力和分析功能，而且還具有豐富的可視化圖形表現功能和方便的程序設計能力。python並不提供一個專門的數據挖掘環境，但它提供非常多的相關演算法的實現函數，是學習和開發數據挖掘演算法的很好選擇。
只要有方法，正確且循序漸進的學習，python數據挖掘也並沒有想像中那麼難！
❽ 可以說明一下數據挖掘和數據分析的工作方向嗎
普通的數據分析師、數據挖掘工程師 = SQL工程師 + Excel工程師 + 統計學。
高端的 = 數據 + 業務 + 解決方案。
一般來說數據分析師產出的是分析報告、業務參謀建議，數據挖掘工程師產出的是有業務價值的數據。但是其實實際上，這兩者的工作內容很難割裂開，因為要想做出有價值的分析報告、業務建議，必須深挖各個維度的數據。而想給出有價值的數據交付物，也必然要准備大量說明這個數據為什麼有價值以及是如何產出的的報告、文檔。所以最多就是說分析崗稍微偏業務一點，挖掘崗稍微偏數據一點。
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❾ 數據挖掘能自學嗎
建議找機構，能花錢的事情大概率更有效率，自己學半天入不了門大多數放棄。我自學半年Python後面還是找機構學習，大數匠只做數據分析數據挖掘垂直領域教育 還不錯可以了解下。
❿ 請問有哪些常用的數據挖掘技術
數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法。數據挖掘中常用的一些技術有：統計技術、關聯規則、基於歷史的分析、遺傳演算法、聚集檢測、連接分析、決策樹、神經網路、粗糙集、模糊集、回歸分析、差別分析、概念描述等十三種常用的數據挖掘的技術。
由於人們急切需要將存在於資料庫和其他信息庫中的數據轉化為有用的知識，因而數據挖掘被認為是一門新興的、非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰性的研究領域，並應起了眾多學科(如資料庫、人工智慧、統計學、數據倉庫、在線分析處理、專家系統、數據可視化、機器學習、信息檢索、神經網路、模式識別、高性能計算機等)研究者的廣泛注意。作為一門新興的學科，數據挖掘是由上述學科相互交叉、相互融合而形成的。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會帶給用戶更大的利益。
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