数据挖掘方向前途怎么样 数据挖掘就业的途径从2113我看来有以下5261几种，（注意：本文所4102说的数据挖掘不包括数据仓库或1653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）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。
数据分析师和数据挖掘师哪个前景好？工资高？是否挖掘师能代替分析师？ 不同职位在不同行业、不同公司、不同阶段的贡献是不一样的。企业需要的是团队配合，每个职位都有其意义和价值，没有可比性，关键时刻，前台小妹得体的举止也可以在客户那里加分不少，贡献可能超越工程师。大多数情况下，薪酬只代表一个人在职场的价格，不代表他在公司的价值。找工作也要看是否合适自己，职场中拼的都是相对优势，你要想获取高收入，应该扬长避短，寻找可以发挥自己优点的行业和职位，而不是寻找薪酬最高的工作。最后回答一下你的问题，这两个职位在不同企业定位和分工各有不同，一般情况下，数据挖掘工程师的工资高于数据分析师，原因是数据挖掘工程师写代码比较多，写代码越多，工资越高，这在任何一个行当都是如此。这两个职位前景都不错，如果选择的话编程底子不错的，去做“数据挖掘工程师”；数学不错有商业sense的，去做“数据分析师”。这两个职位有一定交集，如果你具有对方领域的能力，当然是有可能KO掉对方的，而且这种替代是相互的，谁替代谁都有可能。数据分析和数据挖掘的边界本身就比较模糊，所以不用太纠结选择哪个方向。可通过PPV课官网或者搜索“AI时代就业指南”了解更多大数据职位
数据分析师和数据挖掘工程师的区别是什么？ 数据分析师岗位重2113在“分析”，数据挖掘工程5261师岗位重点是要“挖掘”。1、【数4102据1653分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘。
大数据挖掘的前景如何？ 大数据挖掘？大数据根本是应用，能计算应用的数据才有价值，所以，纯互联网公司也会跟实体传统结合，去传统，也要有数据思维，所以去哪好？工作为了梦想还是为了赚钱，你自己做决定
数据分析师的前景怎么样？ 各位，你们觉得数据分析师可以长期发展下去吗？MS of Business Analytics毕业，Data Science方向，专业翻译成中文，大概是商业智能与大数据分析。现接了国内大厂offer，。
