数据挖掘技术数据挖掘是一种怎么样的技术?

数据挖掘前景怎样，职业迷茫中

数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色）。

A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等) B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等） C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等） 数据挖掘从业人员需要掌握的技能： 数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具 。

从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测 》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等。

程序设计开发：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。

要想扮演好这个角色，需要熟悉至少一门编程语言如（C,C++,Java,Delphi等）和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解。

做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，也是前面两者的归宿，那么相应的也就需要拥有前两者的必备基础知识。

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。

目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。

应用及就业领域 当前数据挖掘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)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。

当前它能解决的问题典型在于：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，在许多领域得到了成功的应用。

职业薪酬 就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。

从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。

而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。

另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。

是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

它是数据库知识发现中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

是一个用数据发现问题、解决问题的学科。

通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点： 基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。

但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。

非常的巧合！”那种知识。

这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。

常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。

只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。

有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。

这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。

但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

数据挖掘是一种怎么样的技术?

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。