数据挖掘工程师工作流程(十七篇)

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数据挖掘工程师工作流程篇一

对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层;

根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求;

能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案;

探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。

任职资格：

本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先;

精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用r、python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先;

对大数据技术有深入了解，能够使用hadoop、spark等相关技术;

勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;

医疗、生物背景人员优先。

数据挖掘工程师工作流程篇二

职责：

1.运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。

2.大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。

3.根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。

任职资格：

1.熟悉ai相关知识，了解常见的公开算法的原理和实现方法。

2.熟练使用数据分析、挖掘方法;熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。

3.有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。

4.对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用python，r，java，spss工具，python、r语言的经验优先考虑。

5.全日p>

勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;

医疗、生物背景人员优先。

数据挖掘工程师工作流程篇二

职责：

1.运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。

2.大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。

3.根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。

任职资格：

1.熟悉ai相关知识，了解常见的公开算法的原理和实现方法。

2.熟练使用数据分析、挖掘方法;熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。

3.有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。

4.对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用python，r，java，spss工具，python、r语言的经验优先考虑。

5.全日制本科及以上学历，计算机相关专业。

数据挖掘工程师工作流程篇三

职责：

1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化;

2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂kpi要求，包括生产线idc降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现;

3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准;

4、针对数据挖掘涉及的数据库和业务相关硬件网络架构的搭建和日常运维支持;

岗位要求：

1.本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。

2.有工业领域或ai领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。

3. 熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑;

3. 熟悉linux平台上的编程环境，至少掌握r/python/c#一门编程语言，有项目应用优先考虑

4. 至少掌握sql server/oracle/mysql一种数据库，有项目实践者优先考虑

5. 熟悉hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑

数据挖掘工程师工作流程篇四

职责：

1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘，并提供相关数据服务;

2、研发与设计大数据挖掘算法，搭建数据平台;

3、应用数据挖掘工具或者开发新算法，参与项目开发，解决产品需求;

4、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和客户需求，进而提供更有价值的产品。

岗位要求：

1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，统招本科及以上学历;

2、一年以上数据挖掘经验，熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用spss、sas等相关数据分析软件;

3、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档撰写能力;

4、良好的逻辑思维能力，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。

数据挖掘工程师工作流程篇五

职责：

(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;

(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

(5)参与项目成果汇