数据挖掘发展方向（数据挖掘发展方向怎么写）

数据挖掘技术未来的发展趋势是什么

所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。

数据挖掘未来的职业发展方向主要有科研、程序开发设计、数据分析师等。数据挖掘就业的途径主有以下几种：（1）做一些具有大数据的管理咨询行业的数据分析师。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 。（2）在企业负责程序设计开发。

随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。未来，大数据技术的发展将更加注重数据安全和隐私保护。一方面，将通过加密、脱敏等技术手段保障数据存储和传输的安全；另一方面，将通过立法和监管手段加强对数据使用和共享的规范和管理。此外，隐私计算等新技术也将为数据安全和隐私保护提供新的解决方案。

薪酬方面就目前来看，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，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。

所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。

数据分析与挖掘技术就业方向有哪些呢?

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

数据挖掘就业的途径有以下几种，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）。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。

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。

学了数据挖掘之后能干啥?

1、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。

2、有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。

3、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

4、数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

5、能的！金融工程，注重金融预测、金融聚类分析，以及金融优化问题，更偏向于数据挖掘之后的数据分析工种。如果你研究生学习了数据挖掘，那么你的发展空间和就业空间会更大，不单单可以在金融领域，很多行业都是你的选择。不过，建议你在学习期间，可以留意下面这几个方面，刻意培养下。

6、数据挖掘专业是一个很不错的专业，数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

学习数据挖掘以后就业方向是什么?

数据挖掘就业的途径有以下几种，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）。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。

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

· 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。

数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些?

数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。

数据与大数据技术就业方向及前景如下：数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力， 能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案 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。

大数据专业就业方向及前景分析：事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。从近两年大数据领域的人才需求情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，就业前景十分光明。

能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。大数据分析师大数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。