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)。1.專業(yè)技能碩士及以上學(xué)歷，數(shù)據(jù) -1/、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)圖書館相關(guān)專業(yè)，精通關(guān)系數(shù)據(jù)圖書館技術(shù)，有數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗，熟悉常用的數(shù)據(jù) 挖掘算法、2.行業(yè)知識有相關(guān)行業(yè)知識，或者能快速熟悉相關(guān)行業(yè)知識。3.合作精神具有良好的團隊精神。能夠積極地與項目的其他成員密切合作。4.客戶關(guān)系能力具有良好的客戶溝通能力，能清晰地解釋-2挖掘項目的要點和難點，善于調(diào)整客戶對數(shù)據(jù)-。使模型維護人員理解和掌握-2挖掘方法論和建模實現(xiàn)的高級能力需求-2挖掘以下條件可以改進數(shù)據(jù)123444。

1。在統(tǒng)一資源模型數(shù)據(jù)時代，企業(yè)信息資源整合的關(guān)鍵是依托企業(yè)主數(shù)據(jù)管理層(MDM)加強數(shù)據(jù)的標準化建設(shè)，實現(xiàn)信息資源模型的統(tǒng)一。企業(yè)主數(shù)據(jù)管理是將一個企業(yè)的多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中最核心、最共享的數(shù)據(jù)(master數(shù)據(jù))進行整合，對數(shù)據(jù)進行集中清理和豐富，以服務(wù)的方式使之統(tǒng)一完整。

2.消去數(shù)據(jù)同構(gòu)嚴格來說，數(shù)據(jù)同構(gòu)是不可能消去的，但是我們可以把結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，通過間接的方法達到消去的目的?，F(xiàn)在的企業(yè)是海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)對信息進行科學(xué)有效的管理是保證大型數(shù)據(jù)technology挖掘企業(yè)信息資源充分發(fā)揮潛在價值的前提。紙質(zhì)信息和數(shù)字視頻、音頻、電子郵件、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)信息資源中的比重逐漸上升，其中蘊含著豐富的潛在價值。

數(shù)據(jù)挖掘一般要求工程師掌握數(shù)據(jù)庫技術(shù)，熟悉數(shù)據(jù)/常用算法原理。從招聘的要求來說，數(shù)理專業(yè)知識，熟練數(shù)據(jù)庫技術(shù)，熟練分析工具，軟件技能，熟悉業(yè)務(wù)知識，PPT寫作，技術(shù)報告講解技能，計算，分析，寫作，口語。目前在數(shù)據(jù) 挖掘工作需要有很強的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計知識。計算機技能方面，需要熟悉IBMIM/SPSSClementine/SASEM、Unix操作系統(tǒng)、DB2/Oracle等大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫等工具，具備Shell/Perl/TCL/C/C 的編程能力，可以自己制作挖掘算法，進行業(yè)務(wù)統(tǒng)計分析。

學(xué)完能做什么數(shù)據(jù) 挖掘？數(shù)據(jù) 挖掘職業(yè)規(guī)劃總結(jié)|蘇申很多人不明白學(xué)習(xí)后該做什么數(shù)據(jù) 挖掘，經(jīng)常被問到這個問題。記得剛開始學(xué)-2挖掘，有個老師說學(xué)數(shù)據(jù) 挖掘沒用。以后怎么找工作？我當時聽了很驚訝，也不知道他為什么會問這個問題。數(shù)據(jù) 挖掘在國外是很好的工作。我喜歡數(shù)據(jù) 挖掘因為它很有趣。我很高興將來能從事這項工作。

以下是一些來自互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)信息。分享給即將走上-2挖掘或者想在這個領(lǐng)域發(fā)展的朋友:數(shù)據(jù) 挖掘從業(yè)者工作分析1。數(shù)據(jù).-1/從我的角度來看，有以下幾種就業(yè)途徑(注:-2挖掘不含數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)圖書館管理員的角色)。答:做科研(在高校，科研院所，大企業(yè)，主要研究算法和應(yīng)用等。)B:算法工程師(在企業(yè)做-2挖掘以及相關(guān)程序算法的實現(xiàn)等。)C:數(shù)據(jù)分析師(在大量-2存在的情況下)

1、決策樹方法決策樹在解決分類和預(yù)測方面的能力很強。它是以規(guī)則的形式表現(xiàn)出來的，而這些規(guī)則又表現(xiàn)為一系列的問題，通過不斷的提問最終可以得出所需要的結(jié)果。典型的決策樹在頂部有一個樹根，在底部有許多樹葉。它將記錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能包含一個簡單的規(guī)則。此外，決策樹可以具有不同的形狀，例如二叉樹、三叉樹或混合決策樹。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法主要表現(xiàn)在權(quán)值的修正上。其優(yōu)點是抗干擾、非線性學(xué)習(xí)和聯(lián)想記憶，對于復(fù)雜情況可以得到準確的預(yù)測結(jié)果；缺點:首先不適合處理高維變量，無法觀察中間的學(xué)習(xí)過程，具有“黑箱”性質(zhì)，輸出結(jié)果難以解釋；其次，需要很長的學(xué)習(xí)時間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要用于數(shù)據(jù) 挖掘的聚類技術(shù)。