新闻中心

工程师岗位职责

1、负责维护大型企业资源管理软件SAP的维护，确保运用系统和业务运作的稳定高效。 协同其他资源完成对系统、业务流程的增强和优化。

2、工程师岗位职责1 负责安卓平台应用开发和测试。 参与APP项目的需求分析、系统设计、性能优化、项目维护。 编码设计和代码实现。 设计用户交互端口、检查功能完成度、联调。 个人代码自测、提交组内测试、进行BUG修改。

3、参加各种工程会议，参与解决施工中遇到的技术难题，对工程施工中出现的质量问题，配合有关专业协调解决。 参加工程竣工验收，认真审核给强、弱电竣工图，确保各隐蔽管道埋设与竣工图描述一至，为以后物业管理提供准确维修依据。 加单位工程基础，主体工程的初验和验收工作。

4、工作职责： 负责商业变现相关系统的方案设计和实施； 负责持续改善已有服务，优化系统薄弱点； 完善基础组件支持，更好地支撑业务迭代； 培养新人的编码、架构、解决问题的能力。 任职要求： 3年以上工作经验，良好的算法与数据结构基础，扎实的编程能力，对服务端开发和网络服务有深刻的认识； 熟悉Mysql。

5、工程师负责项目工程建设的总体控制、质量、进度、工程造价控制和技术管理等建设管理工作。工程师负责根据项目的总体管理目标编制项目建设的总体实施计划、年度和分月度的实施计划；下达项目的建设实施计划，并对实施中的项目计划进行统计分析和计划调整等综合管理。

数据仓库与数据挖掘技术—数据光滑

1、数据光滑技术：分箱：通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据的值。有序值分布到一些“桶”或箱中，由于分箱方法考察近邻的值，因此进行局部光滑。一般来说，宽度越大光滑效果越大。回归：可以用一个函数（如回归函数）拟合数据来光滑数据。

2、https：//pan.baidu.com/s/1scFw3y9oOJSxC-8ImQ-iSw 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘技术 》是2007年电子工业出版社出版的书籍，作者是陈京民。本书介绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。

3、数据仓库是指从各种数据源通过ETL（抽取、转换、加载）得到规整的数据，往往是纬度表和事实表的方式；数据挖掘是指在数据仓库的既有数据上通过聚类，回归，神经网络等技术发现知识，得出结论支持决策。

4、https：//pan.baidu.com/s/1NkGS5PFUW8espgJUXhf2NA 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘》是2006年大连海事学院出版社出版的图书，作者是陈燕。本书较系统地介绍了数据仓库产生的背景及其技术、方法的理论和应用。

有哪些主要的数据挖掘算法?

大数据算法有多种，以下是一些主要的算法：聚类算法 聚类算法是一种无监督学习的算法，它将相似的数据点划分到同一个集群中。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。这些算法在处理大数据时能够有效地进行数据分组，帮助发现数据中的模式和结构。

数据挖掘的算法主要包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和序列挖掘算法等。以下是针对这些算法的 分类算法是数据挖掘中常见的算法之一。这种算法主要是通过分析大量数据，找出数据的内在规律和模式，并利用这些模式和规律对数据进行分类。常见的分类算法包括决策树分类算法、贝叶斯分类算法等。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes， NB）以其简洁性著称，类似于进行基础的计数任务。在满足条件独立性假设的前提下，NB能够迅速收敛，尤其适用于训练数据有限的情况。在半监督学习环境中，或者当需要平衡模型复杂度与性能时，NB是一个不错的选择。

决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。遮盖正例抵触典例办法 它是使用遮盖悉数正例、抵触悉数典例的观念来找寻规范。

决策树算法是一种常用于数据挖掘的算法。它通过构建决策树来预测数据的趋势或结果。决策树中每个节点代表一个特征属性上的测试，每个分支代表测试中的一个可能结果，树的结构显示了不同属性值的组合情况。例如，在信贷审批系统中，通过决策树可以预测客户的风险等级。

数据挖掘是从大量的数据中提取有价值信息的过程，在这个过程中，使用多种算法来辅助分析和处理数据。以下是几种常见的数据挖掘算法：决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型，将数据集分类或回归预测。

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

1、通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。

2、在第三部分，作者重点展示了数据挖掘在CRM中的商业价值和实用功能，包括客户盈利能力的分析、客户获取策略、交叉营销的实践、客户保留策略，以及市场和客户细分的精细操作。这部分内容为读者展示了数据挖掘如何助力提升客户关系管理的实效性。

3、CRM系统数据挖掘工作的重要性已经不需要进行过多的解释，CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。

4、在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘 可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利 的竞争位置的目的。

5、数据挖掘分析在CRM系统中的应用 每个企业都会有客户流失的情况发生，已经失去或是即将失去的，这中情况对企业来说是正常现象，在面对这些常见的正常现象时，关键是企业从中能学到什么，得到重要信息并加之分析，找出弊端加以改善，防止客户的再次流失CRM（Custom Relationship Management）的意思是客户关系管理。

6、CRM行业的重要卖点之一是大数据挖掘，针对如何利用CRM系统进行数据挖掘来进行客户关系管理，这里以百会CRM为例，进行一个简单地说明。客户识别 CRM开始于客户识别，这个阶段的目的就是找到最有可能成为企业的新客户；对企业来说最有价值的是老客户；本阶段还要识别出那些即将流失的客户并且研究如何挽回。

如何成为一个数据分析师?需要具备哪些技能

1、学习能力：数据分析是一个快速发展的领域，需要不断学习和更新知识。你需要具备良好的学习能力，能够快速掌握新的技术和方法，以便在工作中不断进步和发展。

2、数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

3、首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据，很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代，真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了，起码你要会SQL，SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功。

4、统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。数据可视化工具 （1）Excel Excel是一款常用的数据显示工具。

5、Excel Excel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。SQL 跟数据打交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。统计学 统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。

6、懂业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。