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数据挖掘工程师是做什么的

随着越来越多的公司和其他组织依靠数据来分析消费者行为、解决问题和更有效地运作,商业分析在商业中发挥着关键作用。

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为什么需要数据挖掘

各组织依靠从客户、供应商、竞争对手、经济报告和其他来源收集的信息来决定诸如销售什么、何时销售、在哪里销售以及向谁销售等因素。从相关数据中挖掘出的洞察力可以帮助组织更有效地提供服务,无论是改善快餐店开车窗口的交通,还是在与大流行病相关的供应链中断期间采购材料。

然而,如果没有人去管理它,数据只不过是堆积在数据库中的随机数字、文字和图像而已。数据挖掘工程师和数据科学家将数据整理成系统和格式,使数据科学家能够添加背景并产生有价值的见解。对数据挖掘工程师和数据科学家的需求持续增长。

数据挖掘工程师所做的工作对这个过程至关重要,从输入到存储到输出。工程师建立基础设施,将数据转移到正确的地方并以正确的格式进行分析。由于他们从头到尾接触到流程的每个部分,拥有技能和经验的数据挖掘工程师有望在一系列行业中进入流程和政策制定的角色。

数据挖掘工程师是做什么的?

数据挖掘是对信息进行分类的过程,以产生企业可以分析的结果,从而改善系统和运营。如果不进行仔细的处理和展示,数据就没有什么用处。

数据挖掘工程师所做的是建立和运行存储和分析数据的基础设施。首要的任务包括建立数据仓库,组织数据以便于访问,并为数据的流动安装管道。数据挖掘工程师必须知道数据的来源,它将如何被使用以及谁将会使用它。数据挖掘工程师的关键缩略语是ETL:提取、转换和加载。

1.技术专长

数据挖掘工程师应该对数据软件系统和编程语言有深刻的了解,并能够选择最适合其数据任务的工具。排在首位的是SQL(结构查询语言)数据库编程语言,它被广泛用于存储和访问数据库中的数据。数据挖掘工程师还使用Python、Java、R和MapReduce,以及Apache等系统。

熟悉主要的云计算平台,如亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云,也需要熟悉利用分析工具,如Pandas和PySpark的能力。

2.商业和沟通技巧

除了强大的技术知识,数据挖掘工程师应该牢牢掌握公司的业务,以确保挖掘的数据满足公司的需求。数据挖掘过程越集中,工程师就越能回答问题,识别模式,使公司受益。

数据挖掘工程师是数据库系统和其管理者的代言人。他们为公司高管提供最佳设备和软件的建议,以满足公司的需求,并寻找机会改善系统,提高其与公司目标的相关性。这需要良好的沟通技巧和以非技术性同事也能理解的方式介绍技术事项的能力。

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