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数据挖掘工程师

从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员

数据挖掘工程师是数据师（Datician['detɪʃən]）的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可促使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

分析方法：
数据挖掘
· 分类 （Classification）
· 估计（Estimation）
· 预测（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚类（Clustering）
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
方法简介：
·分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
例子：
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
· 估计（Estimation）
估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘
的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子：
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score ~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
· 预测（Prediction）
通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。
例子：
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =＞ B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
· 聚类（Clustering）
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，哪一种类的促销对客户响应最好？，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
· 描述和可视化（Description and Visualization）
是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具，包含报表工具和商业智能分析产品（BI）的统称。譬如通过Yonghong Z-Suite等工具进行数据的展现，分析，钻取，将数据挖掘的分析结果更形象，深刻的展现出来。
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