广州数据分析师_数据挖掘方向应用及就业领域
广州数据分析师_数据挖掘方向应用及就业领域
数据挖掘方向应用及就业领域：
当前数据挖掘的应用主要集中在电信（客户分析）、零售（销售预测）、农业（行业数据预测）、网络日志（网页定制）、银行（客户欺诈）、电力（客户呼叫）、生物（基因检测）、天体（星体分类）、石油化工、医药健康等行业领域。目前它能为企业解决的典型问题主要是：数据库营销 (Database Marketing) 、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification) 、背景分析(Profile Analysis) 、交叉销售(Cross-selling) 等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis) 、客户信用记分(Credit Scoring) 、欺诈发现(Fraud Detection) 等等。数据挖掘已经在许多领域得到了成功的应用。例如，当你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com) 时，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐书目“买了这本书的顾客也购买了其他的书” (Customers who bought this book also bought) ，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据，其挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程，挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“ Business First， technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售、财务、机械、制造、客户中心(call center) 等领域的工作经验，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原行业的情况下，个人的职业发展可以从原来的事务型角色向分析型角色转变。从上世纪 90 年代末的初露头角到近十几年的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI) 已经成为 IT 行业及其它传统行业中的一个新宠。
数据挖掘方向应用及就业领域：
当前数据挖掘的应用主要集中在电信（客户分析）、零售（销售预测）、农业（行业数据预测）、网络日志（网页定制）、银行（客户欺诈）、电力（客户呼叫）、生物（基因检测）、天体（星体分类）、石油化工、医药健康等行业领域。目前它能为企业解决的典型问题主要是：数据库营销 (Database Marketing) 、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification) 、背景分析(Profile Analysis) 、交叉销售(Cross-selling) 等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis) 、客户信用记分(Credit Scoring) 、欺诈发现(Fraud Detection) 等等。数据挖掘已经在许多领域得到了成功的应用。例如，当你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com) 时，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐书目“买了这本书的顾客也购买了其他的书” (Customers who bought this book also bought) ，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据，其挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程，挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“ Business First， technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售、财务、机械、制造、客户中心(call center) 等领域的工作经验，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原行业的情况下，个人的职业发展可以从原来的事务型角色向分析型角色转变。从上世纪 90 年代末的初露头角到近十几年的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI) 已经成为 IT 行业及其它传统行业中的一个新宠。
推荐阅读
经管之家精彩文章推荐
