❶ 数据挖掘工程师需要经常加班吗这行累吗
这要根据需要上报的数据来看，一般如果没有那种要实时上报的数据的话，就还好，有时候一些特定的节假日或者搞活动的时候可能会忙一点。
数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的其中一种。通常说的是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业化人员。这些知识可用使企业的决策智能化，自动化，能够使企业提高工作效率，尽量减少错误决策的可能性，以便于在激烈的竞争环境中处于不败之地。它的岗位职责一是根据自己对行业和公司业务的了解，单独承担复杂分析任务，从而形成分析报告，二是相关分析，它包括用户行为分析和广告点击分析，包括业务逻辑相关和竞争环境相关，三是根据业务逻辑的变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作展开。
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❷ 数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些
数据挖掘在国内还处于起步阶段，真正的运用比较少，找工作不是很容易，就业方向基本上是做数据处理、数据分析，或是软件开发师。
不如果从事数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，比较有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，应该是数据挖掘中以后会很热的行业。有兴趣的话，这是不错的方向，虽然现状艰辛，但前途是光明的。
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❸ 数据挖掘是什么
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
❹ 如何在一年内成为数据挖掘工程师
如果你有心想发展成为一个数据分析师，或者说某业务的资深数据分析专家，需要六个步骤：
第一步：统计、数据、机器学习
第二步：编代码
第三步：懂数据库
第四步：数据管理、数据可视化、数据报告
第五步：大数据
第六步：积攒经验，学习同行
以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。
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❺ 如何学习数据挖掘
学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。
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❻ 数据挖掘需要哪些技能
编程语言
数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，R和python最受欢迎。
大数据处理框架
做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。
数据库知识
这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。
数据结构与算法
精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。
机器学习/深度学习
机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。
统计学知识
数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。
关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❼ python数据挖掘难不难
python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？
数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。
对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。
python数据挖掘是什么？
数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。
只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！
❽ 可以说明一下数据挖掘和数据分析的工作方向吗
普通的数据分析师、数据挖掘工程师 = SQL工程师 + Excel工程师 + 统计学。
高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。
一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议，数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。但是其实实际上，这两者的工作内容很难割裂开，因为要想做出有价值的分析报告、业务建议，必须深挖各个维度的数据。而想给出有价值的数据交付物，也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点，挖掘岗稍微偏数据一点。
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❾ 数据挖掘能自学吗
建议找机构，能花钱的事情大概率更有效率，自己学半天入不了门大多数放弃。我自学半年Python后面还是找机构学习，大数匠只做数据分析数据挖掘垂直领域教育 还不错可以了解下。
❿ 请问有哪些常用的数据挖掘技术
数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。数据挖掘中常用的一些技术有：统计技术、关联规则、基于历史的分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。作为一门新兴的学科，数据挖掘是由上述学科相互交叉、相互融合而形成的。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。
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