Python語言的崛起讓大家對web、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等十分感興趣。數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景怎么樣？關(guān)于這個問題的回答，大家首先要知道什么是數(shù)據(jù)挖掘。所謂數(shù)據(jù)挖掘就是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。

數(shù)據(jù)挖掘基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。那么當今社會，數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)前景可觀嗎？掌握數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)到底能不能讓我們順利的找到一份好工作，今天小編就來和大家說一說。

大數(shù)據(jù)時代我們?yōu)槭裁匆匾晹?shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一項探測大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的業(yè)務(wù)流程。談到發(fā)現(xiàn)模式與規(guī)則，其實就是一項業(yè)務(wù)流程，為業(yè)務(wù)服務(wù)。我們要做就是讓業(yè)務(wù)做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業(yè)務(wù)。

在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則。在大量數(shù)據(jù)面前，數(shù)據(jù)的獲得不再是一個障礙，而是一個優(yōu)勢。在現(xiàn)在很多的技術(shù)在大數(shù)據(jù)集上比在小數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)得更好——你可以用數(shù)據(jù)產(chǎn)生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題并解決問題。模式和規(guī)則的定義：就是發(fā)現(xiàn)對業(yè)務(wù)有益的模式或規(guī)則。發(fā)現(xiàn)模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優(yōu)化客戶獲取資源，既考慮客戶數(shù)量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。

現(xiàn)在各個公司對于數(shù)據(jù)挖掘崗位的技能要求偏應(yīng)用多一些。目前市面上的崗位一般分為算法模型、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析三種。算法模型崗位，對數(shù)學(xué)統(tǒng)計知識要求最高，需要研究現(xiàn)有模型并提出改進意見，且最好熟悉一種編程語言。

數(shù)據(jù)挖掘崗位，和算法崗位相比，對數(shù)學(xué)統(tǒng)計知識要求要低一些，但最好也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)，能看懂公式推導(dǎo)流程，理解算法原理，理解參數(shù)含義，且有一定的編程能力，熟練使用java或python，能通過調(diào)用第三方機器學(xué)習(xí)庫寫出符合工業(yè)要求的代碼。數(shù)據(jù)分析崗位，會基本的統(tǒng)計即可，有一定的sql功底，即對數(shù)學(xué)和編程要求較低，但是對業(yè)務(wù)也求較高，需要了解行業(yè)，了解業(yè)務(wù)，能提出好的idea。三種崗位需要相互配合、相互補充，各有各的重點。

觀點補充：

python強調(diào)程序員的生產(chǎn)力，讓你把精力集中在邏輯上而不是語言本身上。你能想象用一下午時間實現(xiàn)從0開始一個簡單的搜索引擎嗎？C++顯然是不行的。

你的大部分時間都將花在實現(xiàn)基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和調(diào)試語言錯誤上。

而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的實現(xiàn)真的很簡單。

我覺得用python很適合算法研究，不僅僅是數(shù)據(jù)挖掘?？焖匍_發(fā)能讓你迅速驗證你的想法，而不是把時間浪費在程序本身上（想象一下你寫了一星期的c++，調(diào)了一大堆指針錯誤，最后發(fā)現(xiàn)想法本身就有錯誤。。）當你知道你已經(jīng)有了一個正確的算法，要使他運行速度提高只需用c++等重寫性能瓶頸并嵌入就行了

到此這篇關(guān)于python適合做數(shù)據(jù)挖掘嗎的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python數(shù)據(jù)挖掘怎么樣內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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