数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？
数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？ 来源：开课吧企业服务http://picx.zhimg.com/v2-34de9a05195082baa69d7ced27d1646b_r.jpg?source=1940ef5c
对于这个数据的挖掘行业的就业前景，很多人都觉得不明朗，晦涩难懂，不理解到底有什么含义。如果深入地了解了数据挖掘就知道对于这项技术，如果能够熟练掌握是非常有就业前景的，大致可以在三个方向做出好的成就，比如数据咨询管理，还能负责软件设计开发，以及到高校进行科研项目。
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1.数据咨询管理
很多管理咨询行业就是需要拥有数据的挖掘经验的人才，可以熟练地运用主流数据的挖掘工具，熟练操作，完成公司下发的任务，给企业提供强有力的珍贵建议。因为很多公司中存在着海洋的数据杂乱无章，这时候就需要数据挖掘相关的人才来帮忙，把数据进行梳理，归纳总结起来，协助公司做出准确判断。
2.负责设计开发
可以进行程序的开发设计，也是少不了数据挖掘的帮助。需要结合核心算法，去更好地进行设计开发的一些拓展工作，也需要熟练地掌握数据的挖掘的各项技术。
3.进行科研项目
进高校当高校老师还是一个挺不错的选择，成为该行业老师。同时进行一些科研项目，拔高自己的眼界，以及提高相关的能力。当然所需要的相关的能力也是比较高的，需要熟练地掌握知识，熟练地使用技能。
打铁还需自身硬，如果我们能够熟练运用数据的挖掘做工作。不论在哪一行，我们都能够发挥巨大作用，得到大家的认可，凭借着自己的相关能力，有一个更好的未来。所以该学习的时候还是要赶紧学起来，努力地掌握数据挖掘的各项知识，了解其功能这样在应用中也能更加游刃有余能够更好地来适应时代的发展需要更好地来顺应科技的进步。
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开课吧面向企业推出的数字化人才发展平台，以助力企业的“数据化”和“智能化”为目标，搭建了从培训服务、平台服务、人才服务的全链条产品服务体系，汇聚行业专家和技术专家致力为企业储备全局优质的数字人才，赋能人才发展、构建先进组织、助力业务增长，实现企业人才与组织数字化转型。 数据挖掘是使用统计学、机器学习和数据库系统等交叉技术，来查看和发现大型数据集中隐藏的一些模式。涉及到从一组原始的和未识别的数据集中提取数据，以通过挖掘提供一些有意义的结果。
然后通过使用转换方法，进一步利用提取的数据，并确保根据业务需求和需求，得到更好地利用。在本文中，我们将看到与数据挖掘相关的各种应用场景。
数据挖掘应用场景
下面是各种常见数据挖掘应用场景：
1.金融公司、银行的分析场景
许多数据挖掘技术涉及到关键的银行和金融数据，对于提供和保存这些数据的公司来说，这些数据是非常最重要的。其中一种方法是分布式数据挖掘，它被研究、建模、精心制作和开发，以帮助跟踪与信用卡、网络银行或任何其他银行服务相关的，可疑活动、违法或欺诈性交易。
通过抽样和识别大量的客户数据集，分析将成为一项相当简单的任务。此外，通过保留诸如交易周期、地理位置、支付模式、客户活动历史记录等参数的标签，跟踪可疑活动将成为一项相对更直接的任务。根据这些参数，然后计算出客户的相对度量，并可以根据计算出的指数进行任何形式的使用。
银行可以通过对历史数据和他们的活动的性质进行正确的数据挖掘，来留住他们的客户或努力获取一组新的客户。这些信息在任何组织的成败中都扮演着重要的角色，特别是在大数据技术出现之后。另外，营销场景下，可以根据客户的历史行为、交易和市场整体购买趋势，推出更吸引人的报价（差异化定价）。
利用数据挖掘，可以找出各种财务指标之间的相关性。
股市的波动模式、涨跌及其预测也可以通过数据挖掘进行分析。
2.医疗保健领域和保险领域
利用数据挖掘，可以有效地跟踪和监测患者的健康状况，并帮助基于过去的疾病记录进行有效的诊断。
同样，保险行业的增长也依赖于将数据转换为知识形式的能力，通过提供有关客户、市场和潜在竞争对手的各种细节数据来实现。因此，所有有效地应用了数据挖掘技术的公司都获得了收益。
另外数据挖掘还被用于索赔及其分析，例如用于识别多次索赔的医疗险。
另外还能够预测新的政策，帮助发现有风险的客户行为模式，并帮助看到客户欺诈行为。
3.在交通运输领域中的应用
历史上的或批量形式的数据将有助于确定一个特定的客户，通常会选择去某一个特定地点的通勤模式，从而为他提供差异化的优惠，新产品、新服务的大幅折扣。
然后，这些优惠被包括在定向广告的权益包中，优先推送给潜在客户群中的高响应客户。它还有助于确定不同仓库及物流出入口的时间维度分布，以分析负荷的模式。
4.数据挖掘在医学领域的应用
在医学分析的领域，病人的病例可以通过记录他的门诊就诊次数和假期的季节来分析。
它还有助于确定对各种疾病，成功进行药物治疗的模式。
研究人员也正在使用多维数据来降低成本，提高提供的服务质量，并提供更广泛和更好的护理。
其他方法，如软计算、统计、数据可视化和机器学习，被有效地用于衡量和预测单个类别内的患者数据量。开发这些，是为了确保患者在必要时得到适当的关注。
数据挖掘，还帮助医疗和医疗保险公司发现虚假和欺诈案件。
5.教育
在教育领域，数据挖掘的应用一直很普遍，其中新兴的教育数据挖掘应用，主要集中在从教育机构的古老流程和系统中，提取数据的方法方式上。
目标通常是通过使用先进的科学知识，让学生在各个方面成长和学习。数据挖掘，还通过确保向教育部门提供合适质量的知识和决策内容，来发挥作用的。
6.制造工程
我们以确保制造企业拥有合适的知识集来评估数据，因主要目的在于识别合适的产品组合、结构以及客户的需求。
此外，高效的数据挖掘能力，可以确保产品开发及时完成，且不超预算。
结论
我们研究了不同领域中各种数据挖掘应用程序的基本概述和布局。这种无止境的技术，应用范围并不局限于这些领域，还延伸到业务蓬勃发展的每一个部分。
是合适的技术和分析应用场景，使你普通的常规的业务有别于竞争对手。当今世界运行于数据及数据管理，高效处理数据，是使组织取得增长的关键因素。我希望你喜欢我的文章，继续收集数据，分析数据，点击个关注吧谢谢！
http://picx.zhimg.com/v2-5ef3ec2d2e06f408e01fb2185069c77a_r.jpg?source=1940ef5c 数据挖掘这个方向在工业界本来就定义比较模糊，公司和团队不同要求也不同。有的要求分析为主，有的要求算法建模为主，有的甚至PPT为主。不管怎么说，主要目的是基于数据驱动业务，这里随便举几个岗位职责例子：
1、用户画像（建立用户标签体系）
2、数据分析（促进业务增长方向）
3、数据挖掘工程师（会一些基础的机器学习，nlp技术）将分析规则模型化，赋能业务 安利Graph Mining方向 数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：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）
目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类:
· 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
· 3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
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