數(shù)據(jù)挖掘專業(yè)就業(yè)方向 大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向?

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學、人工智能、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(shù)據(jù)挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯(lián)和預測，就是定量、定性，數(shù)據(jù)挖掘的重點在尋找未知的模式與規(guī)律。輸出模型或規(guī)則，并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(yōu)良中差等。主要采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、關聯(lián)規(guī)則、聚類分析等統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等方法進行挖掘蠢判。綜合起來，數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘的本質都是一樣的，都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關于業(yè)務的知識（有價值的信息），從而幫助業(yè)務運營、改進產品以及幫助企業(yè)做更好的決策，所以數(shù)據(jù)分析（狹義）與數(shù)據(jù)挖掘構成廣義的數(shù)據(jù)分析。這些內容與數(shù)據(jù)分析都是不一樣的。

應用及就業(yè)領域

當前數(shù)據(jù)挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(*預測)，農業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預測)，網(wǎng)絡日志(網(wǎng)頁定制)，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(yī)藥等方面。

當前它能解決的問題典型在于：數(shù)據(jù)庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉*(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(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。

職業(yè)薪酬

就目前來看，和大多IT業(yè)的職位一樣，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相胡檔滲對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯(lián)網(wǎng)化，大量的算法工程師會成為以后互聯(lián)網(wǎng)金融公司緊缺的人才。

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CDA(Certified Data Analyst)，亦稱“CDA數(shù)據(jù)分析師”，指在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、電信、醫(yī)療、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能*業(yè)務報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才。CDA秉承著總結凝練先進的商業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐為使命，明晰各類數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的知識體系為職責，旨在加強全球范圍內正規(guī)化、科學化、專業(yè)化的大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析人才隊伍建設，進一步提升數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)素養(yǎng)與能力水平，促進數(shù)據(jù)分析行業(yè)的高質量持續(xù)快速褲脊發(fā)展。

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