Question

数据挖掘工程师一般都做什么？

Answer 1

1、 数据预处理
通常的数据挖掘需要涉及相对较大的数据量，这些数据可能来源不一导致格式不同，也许有的数据还存在一些缺失值或者无效值，如果不经处理直接将这些‘脏’数据放到我们的模型中去跑，非常容易导致模型计算的失败或者可用性很差，所以数据预处理是我们所有数据挖掘过程中都不可或缺的一步。通常占用了我们数据挖掘过程中的很大部分时间。
2、 数据挖掘
通过进行的特征的构造然后放到特定的模型中去计算，利用某种标准去评判不同模型或组合模型的表现，最后确定一个最合适的模型用于我们的后处理。
3、 后处理
应用或者用合适的方式将其特征表示出来。

Answer 2

职位职责：
1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；
2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；
3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

岗位要求：
1、2年以上行业建模的经验；
2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业；
3、精通统计学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。
4、精通SPSS Clementine/SAS EM等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告；
5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识；
6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。

Answer 3

职位职责：
1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；
2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；
3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

岗位要求：
1、2年以上行业建模的经验；
2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业；
3、精通统计学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。
4、精通SPSS Clementine/SAS EM等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告；
5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识；
6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。