1. 数据挖掘分为哪些岗位类别
负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求
2. 数据挖掘的主要类别
SVM的优点：
1）解决了小样本情况下的机器学习。
2）由于使用核函数方法克服了维数灾难和非线性可分的问题，所以向高维空间映射时没有增加计算的复杂度。（由于支持向量机算法的最终决策函数只由少数的支持向量所确定，所以计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是整个样本空间的维数）。
SVM的缺点：
1）支持向量机算法对大规模训练样本难以实施，这是因为支持向量算法借助二次规划求解支持向量，这其中会设计m阶矩阵的计算，所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间。
2）经典的SVM只给出二分类的算法，而在数据挖掘中，一般要解决多分类的分类问题，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想。
3）现在常用的SVM理论都是使用固定惩罚系数C，但是正负样本的两种错误造成的损失是不一样的。
3. 数据挖掘分为哪几类
常见的客户分类方法及策略：
一、犹豫不决型
【顾客表现】顾客不会立马下决心购买，通常表现为顾虑、不安，怕自己考虑不周而出现差错，希望有人当参谋。
【专家诊断】顾客往往希望他人能为其当参谋，并且这种类型的顾客还会将这种想法较为明确地告诉销售人员，而这种类型的顾客本身又都是比较敏感的，一旦感觉到了销售人员以较浓的商业味道推销，便会产生不信任感。
【支招】针对这种类型的顾客，销售人员极可能得不要马上去直白地推销我们的产品，而应采取“暗渡陈仓”手段，先实事求是地介绍有关行业产品或服务的情况，让客户自己从中作比较后，再选择产品。
二、喜欢挑剔型
【顾客表现】这类顾客思考缜密，能够在产品或服务的细节方面发现毛病和缺点，并对销售人员采取苛刻、强硬的态度，期待客服人员来解决这些问题。
【专家诊断】客户是一个“追求完美”的人，也是一个心细的消费者，如果销售人员能把他所挑剔的“问题”解决了，客户签单也就有希望了。
【支招】接受客户不良的情绪，允许客户发泄心中的不满，仔细地倾听客户的“挑剔”，让客户感到你在尊重他。同时，从客户的角度来理解客户挑剔的原因，让客户感觉你已经与客户在“同一频道”。
尽量避免反驳客户，学会在适当的时候进行道歉。最后，提出合理的解决方案，解决客户问题，满足客户的需求。
三、傲慢无礼型
【顾客表现】此类客户往往目空一切，看似“高大上”，其实不一定。顾客很喜欢销售人员奉承他、夸赞他和恭维他。
【专家诊断】这类客户往往喜欢销售人员给予“戴高帽”，最好是多尊称他的头衔;而且试着找出他最高的哪顶“帽子”。注意马屁要拍对地方，才有更大效果。
【支招】暂且把你自己忘记，此时别把自己太当回事。切忌不能和顾客在沟通中发生冲突。要知道，你赢了，沟通就终止了;你输了，可能客户会给你“惊喜”。所以，让他觉的你是真心推捧他，他的自尊心才能得到满足，此时成交才有可能性。
四、牢骚抱怨型
【顾客表现】这种类型的客户遇到一点不满就牢骚满腹，抱怨不已，非常固执。
【专家诊断】发泄是人类在情绪激动时采用的一种正常方式，它能起到释放和镇静的作用。此类客户，常常会为他能够当着销售人员的面或购物现场发泄心中的“牢骚抱怨”而满足，其目的就是让推销者当场解决他心中的“结”。
【支招】对于这类客户，千万不能回避，敢于笑脸相迎才是一个合格的销售人员所为。不能阻止客户发泄不满，你可以让他尽情发泄。因为这时客户需要的是“发泄过程”所起到的作用。
另外，要学会忍受客户的发泄。
俗话说：“有抱怨才有生意”，倘若你试图阻止客户表达他的感情，你反而会使他恼羞成怒。因此，聪明的销售人员通常会选择沉默，让客户知道你正在听他说。当他发泄时，你要不断地点头，不时恰当地“附和”客户，并保持眼神交流。
五、经济型
【顾客表现】这类顾客在实际购物过程中不管“差不差钱”，但他总想“差点钱”，或者说喜欢“贪图便宜”。
【专家诊断】此类客户最讲究产品的性能价格比，同样的钱所买到的产品一定是自己最满意的，同样的产品在成交时尽量出最低的价格。他们喜欢砍价并且以砍价为乐趣，喜欢挑毛病，往往挑的毛病越多，说明他们购买的欲望越强。
【支招】销售员在推销产品时，一要突出产品的价值，明确告知客户购买该产品或者服务能给其带来什么效用，让客户对产品和服务的价值有深刻的认识，赢得他们对企业产品和服务的认可;二要突出产品的优点，与同类产品或者相关的替代品在价格、性能和质量上做对比，让客户通过自己的比较判断得出结论;三是要突出价格的合理性，通过各种方式让客户知道目前产品的价格在市场上是很合理的。
六、不直接拒绝型
【顾客表现】对于销售人员提出的任何事情都不反对，不论销售人员说什么，顾客都点头“附和”。
【专家诊断】一是顾客只是为了提早结束销售人员“滔滔不绝”的产品介绍而继续表示同意;二是在买与不买两种心理之间，如果他觉得值就下单，不值他也会找个“下坡路”，但绝对不会直接拒绝。
【支招】要设法让客户说出当时没有购买的真实想法及理由，当客户说出真心话后，然后顺着客户的话，来说服顾客购买。切记“不可心急”，否则就会“欲速则不达”。
七、装懂非懂型
【顾客表现】当销售人员向顾客推销产品时，客户马上会说：“这方面我懂，以前我的工作就是生产这种产品”，客户说这话的目的，有可能是装内行或者可能是似乎装懂。
【专家诊断】顾客装内行，说白了：一是为了打断销售人员的“喋喋不休”;二是为了能让产品的价格便宜些。
【支招】在顾客谈及对产品了解在行时，就顺着客户的话，不抢客户的话，让他说完，并佯装仔细倾听;反过来让顾客觉得你对他的“在行”表示感兴趣。当客户谈及产品的“优点”时，销售人员不妨伸出拇指进行当场“点赞”;并抓住这个时候说：“哇，你真不简单，对产品的优点比我还懂啊，我得拜你为师，你是行家，你挑一个，权当是帮我增点业绩，好吗?”这时候客户可能得到你的夸奖，会不好意思再拒绝购买。
八、自我炫耀型
【顾客表现】此类顾客不论在那种场合，总是喜欢炫耀自己、表现自己、彰显自信，比较虚荣，常用自身知识来加深别人的印象。
【专家诊断】这类客户有着一定的虚荣心，决不要与这类人争辩，如果伤了他的自信心，他也无心和你沟通做生意，甚至失去意向。
【支招】销售人员要阿谀这类顾客，让他们相信他们自己是专家。让他们做所有的决定，并恭维他，设法满足他们的自尊心。同时，关心他的“穿戴”与“外表”，极力的称赞他，同时装着打听顾客成功的秘诀。表示有意成为他的朋友并向他学习“成功”的经验。目的是设法让他“入瓮”进入销售人员的“圈套”里来。
九、老实巴交型
【顾客表现】这类客户一般不会“没事找事”，也不会“耍小聪明”，多半表现为木讷老实。他往往一心想买到他所需要的产品，对于“其它”的事情不太关心，一般眼睛直看人，不会游离不定。
【专家诊断】此类顾客由于受到内向性格的决定，他害怕与人交流，更怕别人打听他的家庭及个人隐私问题，所以，针对这类“不会耍滑头”客户，多用真诚打动他。
【支招】在顾客没有主动要求你帮助的情况下，千万不要“热粘皮”硬推销，否则，之前的“潜伏”就会白费。让他感觉你在“帮他”，而不是生硬的“推销”，同时注意使用“情感营销”策略。
十、沉着老练型
【顾客表现】此类顾客表现比较老练沉稳，一般不随便轻易开口说话，通常会以平和的心理和你沟通，并不急不躁的和销售人员洽谈业务。
【专家诊断】这类顾客显得很世故，他不愿受销售人员及周围其他人的影响，他会凭着自己的眼力及通过公司的成立时间、规模、产品、品牌、企业文化、口碑等诸多方面，来判断公司的综合实力，进而推算公司是否具备生产制造好产品的能力及公司诚信问题。此类顾客多数是知识分子，属于理智型购买。
【支招】销售人员要以静制动，用客户不易觉察的眼神去观察客户，注意倾听比说更重要。从细微处入手，从礼仪中互动。切记上前“进行指导”，只有在客户确实需要你“开口”时再开口，但此时说话一定要有力度、有自信，要让他“刮目相看”，觉得你确实在行，你就是某个行业的产品专家。
4. 数据挖掘中分类的含义是什么
是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
5. 数据挖掘属于什么岗位
1、态度严谨负责
2、好奇心强烈
3、逻辑思维清晰
4、擅长模仿
5、勇于创新 数据分析师职业要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
6. 数据分析挖掘岗位
白天黑夜，上班加班，一头扎进数据分析的大坑，做数据分析的人头秃，看数据分析报表的人也头秃，这都做得什么分析，看不懂！数据有什么问题吗？问题影响大不大？怎么解决问题？项目进程顺利吗？A项目什么时候能完成？分析报表特么什么都没分析出来啊！能不头秃吗？在互联网、物联网时代，做数据分析可不能再用以前的老办法，还是用顺应大数据而生的BI软件。BI软件在手，数据分析自然不在话下。
BI软件，专注大数据智能可视化分析
数据多到一般数据分析软件处理不来？
分析指标多、运算复杂到一般数据分析软件HOLD不住？
上层要求的数据直观可视化，一般数据分析软件表示无能为力？
困扰着你的这些问题，在BI软件面前都不是问题。BI软件，是一种专为大数据智能可视化分析而生的数据分析软件，不仅能够在眨眼间完成海量数据的清洗、整理、智能分析，更擅于化繁为简，以视觉式、直观化的分析图像直观明了地展示数据。简单来说，就是刚进公司的都能一眼看懂数据，掌握数据情况，更能一眼发现问题。
一键式切换分析角度
以奥威BI软件系列中的OurwayBI为例，就如上图，我们可以看到左右两边有多个不同分析主题，当我们想要看其中任意一个时，仅需点击一下，当前页面秒切为相应的分析内容。
不仅如此，身为普通浏览者的用户还可实现任意终端秒开并随时随地变更数据分析内容、角度。不管要从哪个角度去分析挖掘数据，只要你想，一键就能达成。
OurwayBI的智能数据可视化分析并不是一成不变，而是灵活、动态，可随时随地进行切换，不管是针对某项数据的层层钻取、多个不同主题分析报表的联动分析，还是字段与维度自定义，都能在任意终端由浏览者自行点击完成。
一般数据分析软件做的报表也就一个分析角度，能看的东西都已定下，更立体全面分析数据。但在OurwayBI这些智能BI软件上，简简单单一张分析报表能演变出无数中可能，数据分析更立体、全面。
数据信息秒传递
除了上文说的使用BI软件做数据分析更能直观、立体、全面分析了解数据外，BI软件还有个一般的数据分析软件拍马不及的优点，那就是信息传递快、不误事。
由于以OurwayBI为代表的奥威BI软件系列都已全面打通大屏、电脑、平板、手机等终端，可在这些终端上实现BI报表秒开效果，更支持用户随时在终端上更自由地分析数据，因此能够有效实现数据秒传递。
不管是在高铁上，还是在海上、山里、沙漠，只要有信号的地方就能秒开BI报表，迅速了解掌握数据信息，合理研判形势，科学决策。
BI软件的好，好在它能够在极短时间内直观了当地将数据情况如实展现；好在能够以一目了然的方式直观呈现数据；好在它提供了一个让不同人迅速看到想看的内容，分析到想分析部分的动态智能分析环境。
一般数据分析软件做的报表仅仅是一张报表；而BI软件做的报表却是无数张报表，可以向更多方向切换延伸，能秒速从数据分析中对数据追根溯源。这样实用的BI软件，你还不来体验一番？更多详情请登录OurwayBI官方网站。
7. 数据挖掘包括哪些
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
8. 数据挖掘分为哪两类
分桶是细粒度的，分桶是不同的文件。
9. 数据挖掘分为哪四类
一个数据挖掘工程中，通常包括一系列复杂的步骤。过程模型中对这些步骤进行了组合和描述。数据挖掘过程模型主要分为学术模型和工业模型两类。
学术模型以Fayyad在1996年提出的“9步模型（Nine-steps Model）”为主流，工业模型以欧盟机构在1999年起草的CRISP-DM模型为主流。
10. 数据挖掘中分类的定义
归纳起来可以按照以下方式进行分类：
(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式