比如把數(shù)據(jù)按照不同年齡段整理存放在圖書館的簡單動作就是細分。細分讓用戶從更高的層面觀察數(shù)據(jù)在庫中，細分讓人們以不同的方式對待不同細分群體的客戶。數(shù)據(jù) 挖掘中的分類、聚類等技術(shù)，允許用戶根據(jù)企業(yè)感興趣的屬性，如品類、年齡、職業(yè)、住址、偏好等，對庫中數(shù)據(jù)的客戶進行細分。

數(shù)據(jù)挖掘的工作要求包括專業(yè)技能、行業(yè)知識、合作精神和客戶關(guān)系能力。數(shù)據(jù) 挖掘人員必須滿足以下基本條件，才能完成數(shù)據(jù)挖掘project中的相關(guān)任務(wù)。一般企業(yè)的招聘要求是:1。對行業(yè)和企業(yè)有一定的了解，能夠獨立完成分析報告。2.巧用相關(guān)分析。3.根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的變化，設(shè)計相關(guān)的分析模型，支持業(yè)務(wù)分析的發(fā)展。4.精通統(tǒng)計學(xué)，數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)，尤其是回歸模型和決策樹模型。

6.有多個行業(yè)的項目經(jīng)驗。7.有很強的學(xué)習(xí)和人際交往能力以及影響力說服能力。關(guān)于-1挖掘的學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程。課程內(nèi)容要考慮培養(yǎng)解決數(shù)據(jù) 挖掘過程問題的橫向能力并加以解決。要求學(xué)生從數(shù)據(jù) governance的根源思考，通過數(shù)字化的工作方法探索業(yè)務(wù)問題，然后通過近因分析和宏觀根本原因分析選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具或算法工具，而不是“遇到問題就調(diào)整算法包”點擊預(yù)約免費試聽課。

隨著5、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘?

技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的快速進步，各種行業(yè)或組織的數(shù)據(jù)已經(jīng)大量積累。然而，從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息是一個難題。面對海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法顯得非常無力。由此，數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)走上了歷史的舞臺。數(shù)據(jù) 挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與一種復(fù)雜的算法(圖1)結(jié)合起來，處理大量的數(shù)據(jù)，從大量的不完整、有噪聲、模糊和不清楚中。

數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)有哪些？如何應(yīng)用？數(shù)據(jù) 挖掘該技術(shù)應(yīng)用廣泛，如:1。在交通領(lǐng)域，它有助于制定鐵路票價和預(yù)測交通流量。2.在生物學(xué)上，挖掘基因與疾病的關(guān)系，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，代謝途徑預(yù)測等。3.在金融行業(yè)，股指跟蹤、稅務(wù)稽查等方面都有重要的應(yīng)用。4.在電子商務(wù)領(lǐng)域，客戶行為分析，定向營銷，定向廣告，誰是最有價值的用戶，一起賣什么產(chǎn)品。

總結(jié)起來主要有以下幾點:1。對計算機編程能力的要求as 數(shù)據(jù) Analysis很多情況下需要成型的分析工具，比如EXCEL，SPSS，或者SAS，r .一個完全不懂編程，不會打代碼的人可以成為一個很好的數(shù)據(jù)分析師，因為一般來說，OFFICE中包含的幾個工具可以滿足大部分數(shù)據(jù)分析師的要求。很多數(shù)據(jù)分析師做的工作都是從原始的數(shù)據(jù)到各種細分和匯總，然后進行分析，形成一份完整的分析報告。