1. 大数据挖掘技术应用
是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。
本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
2. 大数据挖掘技术应用前景
大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。
3. 数据挖掘技术应用于市场营销销售与客户关系管理
配合公司提取需要的数据，对多种数据源进行组合分析、挖掘和建模，提交有效的分析报告;
2. 主动发现值得关注的数据现象并向相关部门汇报；
3. 对各类数据进行验证核对，确保数据的准确性、有效性；
4. 协调相关部门实施关键数据的记录，进行日常数据的汇总保存；
5. 各类业务周期性报表制作、专项报表制作
4. 大数据挖掘技术应用就业方向
通过6份应用统计学专业就业状况分析，应用统计学专业平均薪酬水平为 8170 元。
若按照工作经验和工龄来统计，应用统计学专业3-5年工资10000。
应用统计专硕的学习内容涉及各学科，以满足各行业相关岗位的需求。近年来，该专业毕业生已成为各行业争相招揽的人才，从金融类岗位的后备军变成专业对口岗位的主力军，就业面广，堪比金融专硕。
在学信网学职平台的职业去向调查中，应用统计就业方向以金融行业为主，另外还包括信息服务业、教育业、科学研究技术服务等行业。就业职位涉及数据分析师、事业单位人员、证券分析员、金融研究员等60余个职位。
5. 数据挖掘技术应用在物流环节的哪些系统
是指快递无线巴枪通过手机网络或宽带无线网络，将巴枪上的数据上传的总部机房的数据库服务器上保存和数据挖掘，比如：方便用户在快递系统中查询物流过程，快递系统做数据统计、做仲裁判罚证据、以及绩效统计等等用途！
6. 数据挖掘技术应用实例源代码
开源数据挖掘可以指一些不同的东西，尽管它通常表示在数据挖掘中使用开源软件，或者使用数据挖掘来更好地理解开源程序，因为有许多功能强大、可靠的开源程序可以用来从大量的原始数据中提取和组织信息。
开源数据挖掘还可以包括在开源程序中使用数据挖掘软件，以便更好地理解用于制作这些程序的代码。数据可以被收集和存档为了更好地理解开源软件平台。开源数据挖掘中的“开源”一词指的是在某种形式的通用或公共许可下开发和发布的软件
7. 大数据挖掘技术应用就业前景
现在大数据的话，就业岗位和就业薪资还是不错的，而且现在的市场对大数据也很友好，现在大数据专业的就业前景很不错，一方面企业对大数据人才需求大，另一方面国家也在大力度的支持大数据的发展，有很多工作了几年，想在职提升或者是转行的，有很多都选择了尚学堂的线上课程，百战程序员学习，因为在自己的话，辞职去学，也很冒险，很多基本都是参加的线上学习，而且现在市场线上教育已经成趋势，现在的工作各方面待遇很可观，这里的管理制度还是相对较为严苛的，老师会关注各个学员的学习状态，还有专业的职业素养课和就业指导课，教学及就业质量比较靠谱。也有免费的资料可以学习，也可以先看看免费的资料再做决定。
大数据岗位匮乏，正处风口，我国大数据人才需求达到180万，目前只有不到30万人，人才缺口还将进一步扩大。在IT技术中，有不少技术因为人才的饱和，就业竞争力已经相对较大。而大数据的人才需求正处于供不应求的状态，人才的紧缺决定了大数据职位薪资水平，平均8K起步。而从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这对于正在需求工作，特别是应届大学生而言，无疑是千载难逢的机遇，当下是学习大数据黄金时间点。
目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类：①数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工;大数据整体的计算平台开发与应用; ②数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。③数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。④科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。