发布网友 发布时间:2022-04-26 23:42
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热心网友 时间:2022-06-20 08:12
数据挖掘,在人工智能领域,习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD), 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成:(1)数据准备,(2)数据挖掘,(3)结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
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。