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現(xiàn)在有一個比較行的工作，那就是數(shù)據挖掘工程師。

這個工作，平時需要做的活主要有：

1、根據自己對行業(yè)，以及公司業(yè)務的了解，獨自承擔復雜分析任務，并形成分析報告；
2、相關分析方向包括：用戶行為分析、廣告點擊分析，業(yè)務邏輯相關以及競爭環(huán)境相關；
3、根據業(yè)務邏輯變化，設計相應分析模型并支持業(yè)務分析工作開展。

簡單一些說，就是通過挖掘一些數(shù)據，從數(shù)據中分析出一些規(guī)律和結論。

數(shù)據挖掘(Data Mining)是通過分析每個數(shù)據，從大量數(shù)據中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據挖掘的任務有關聯(lián)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。

詳細的數(shù)據挖掘過程：

（1）數(shù)據清理，（2）數(shù)據集成，（3）數(shù)據選擇，（4）數(shù)據變換，（5）數(shù)據挖掘，（6）模式評估，（7）知識表示。數(shù)據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

學習數(shù)據挖掘，到底有什么作用呢？

目前，在很多重要的領域，數(shù)據挖掘都可以發(fā)揮積極促進的作用。尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售(如超級市場)等商業(yè)應用領域。數(shù)據挖掘能夠幫助解決許多典型的商業(yè)問題，其中包括:數(shù)據庫營銷( 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 )、客戶信用評分(Credit Scoring )、欺作發(fā)現(xiàn)(Fraud Detection)等等。

所以學好數(shù)據挖掘，還是很有用處的。