1. 数据挖掘与商务智能
65%。
大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。根据资料显示2022年该专业的考研通过率是65%，通过率还是很高的。
该专业的主要专业方向有：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
2. 数据挖掘与商务智能专业
院校排名有厦门大学，投档线658分。
华东师范大学投档线657分。
上海财经大学投档线657分。
吉林大学投档分642分。
东华大学投档线639分，南京理工大学投档线639分。
华中师范大学投档线639分。
上海对外经贸大学投档线635分。中国地质大学投档线634分。等等
3. 大数据挖掘与商务智能
一、全局大局思维
大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。
二、开放包融思维
数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开 放、共享、合作思维。大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包 融思维得以强化。
三、优质服务思维
互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。
四、学习趋势思维
研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。
五、成本控制思维
原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。
六、创造性思维
创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。
历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的 新思维，通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。作为最新的生产工具，大数据将 成为治国的利器，可以实现治国理念、工具、目标的现代化，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。
4. 数据挖掘与商务智能研究生
昆明理工大学、云南财经大学、晋中学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、湖北经济学院、长春理工大学、浙江财经大学、重庆理工大学、佛山科学技术学院、广东白云学院、广西科技大学、安顺学院、贵州师范大学、贵州理工学院。
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
5. 数据挖掘与商务智能硕士出来前景
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。
6. 数据挖掘与商务智能硕士工资多少
如果整月都在考古工地，净收入在5000以上（吃、住、用、工地全包）。考古专业技术工作人员都是事业单位有编制的人员，进去工作需要通过统一公开招考。工资都是统一按事业单位规定发，有考古工地去考古，就会另外根据当地水平和个人能力按天发补贴。
7. 数据挖掘与商务智能实验报告
对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型：
电子商务大数据
第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、Apriori算法
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。
8. 数据挖掘与商务智能思维导图
1、思维管理。XMind广泛应用于企业和教育领域。在企业中，可用于会议管理、项目管理、信息管理、计划和时间管理、企业决策分析等教育领域，常用于教师的课程准备、课程计划、头脑风暴等。
2、商务演示。XMind被认为是新一代演示软件的模式。传统的演示软件一般采用线性的方式来表达事物，XMind用于演示，为人们提供结构化的演示模式。在XMind中进行演示，总是为用户提供纵向深度和横向扩展两个维度的选择，用户在进行演示时，可以根据听众和现场的反馈及时调整演示内容，对听众感兴趣的话题可以进行纵向深度的说明和挖掘，对听众不太关心的问题可以迅速跳到下一个话题。
3、与办公软件合作。XMind的文件可以导出到MicrosoftWord,MicrosoftPowerPoint,PDF,图片(包括PNG,JPG,GIF,BMP等),RTF,TXT等格式，可以方便地与朋友和同事分享XMIND绘制的结果。
4、项目管理。在项目管理中，XMind可以将思维导图转换成甘图。XMind导图转换的甘图清晰直观地显示了项目中每项任务的优先级、开始日期、结束日期和进度。
XMind的甘特图通过色条显示任务随时间变化，通过色差显示每个任务的优先级，通过色深显示任务的完成，以上功能增强了甘特图的可读性，省去了用户在项目管理中绘制甘特图的麻烦。与此同时，修改任务信息中的过程，甘特图还能动态显示进度。
5、XMind云服务。XMindCloud是XMind公司推出的云服务。其主要功能是实现不同平台编辑思维导图的云同步。比如用户可以在Mac、Pc、iPhone、iPad上查看，编辑同一个导图，进行云同步。
9. 数据挖掘与商务智能博士毕业前景
相互数据分析与管理专业。就业前景很不错。商业分析师需求大。商务数据分析对综合素质的要求就高。又要较强的数据挖掘，信息整理和逻辑分析能力，商业数据分析也是数据分析师的一个方向。制作日常性的经营报表对公司或者行业KPI指标进行解析。