数据挖掘工程师工作的岗位职责【推荐6篇】

数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇一

数据挖掘工程师是现代企业中非常重要的职位之一。他们的职责是从大量的数据中提取有用的信息，并运用这些信息来指导业务决策。以下是一个数据挖掘工程师的主要岗位职责的概述。

1. 数据收集与清洗：数据挖掘工程师负责收集和整理大量的数据。他们需要了解业务需求，并与数据提供者协调，确保数据的准确性和完整性。此外，他们还需要清洗数据，去除重复项、缺失值和异常值，以确保数据的质量。

2. 数据探索与可视化：数据挖掘工程师需要使用各种统计方法和数据可视化工具来探索数据。他们需要分析数据的分布、相关性和趋势，并生成可视化报告来展示数据的洞察力。这有助于企业了解他们的业务情况，从而制定相应的战略。

3. 模型开发与评估：数据挖掘工程师需要利用机器学习和统计方法来开发预测模型和分类模型。他们需要选择适当的算法，并使用大量的数据来训练和调整模型。此外，他们还需要对模型进行评估和验证，以确保其准确性和可靠性。

4. 业务解释与应用：数据挖掘工程师需要将他们的模型和结果解释给非技术人员。他们需要与业务团队合作，理解他们的需求，并将数据挖掘的结果转化为实际的业务应用。这需要他们具备良好的沟通和解释能力。

5. 持续改进与优化：数据挖掘工程师需要不断改进和优化他们的模型和方法。他们需要关注新的技术和算法，并积极参与学术界和行业的研究。此外，他们还需要监控模型的性能，并及时进行调整和改进。

在一个数据驱动的时代，数据挖掘工程师的职责至关重要。他们通过挖掘和分析数据，为企业提供有价值的洞察力和决策支持。他们需要具备数据分析、统计学和机器学习等领域的知识，同时还需要具备良好的沟通和解释能力。通过他们的工作，企业能够更好地了解他们的业务和市场，从而做出更明智的决策。

数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇三

　　职责

　　1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

　　2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

　　3.采用系统化方法规范数据字段，优化数据结构，

　　4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

　　5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

　　任职要求

　　1本科及以上学历，数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

　　2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

　　3.较强的excel数据处理能力，熟悉透视表及常用函数，有一定编程能力

　　4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

　　5.心态沉稳踏实，细致认真，有较强的求知欲与接受能力

数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇四

　　职责：

　　1、为运营商提供深入的业务分析服务，根据业务需求进行数据统计、分析，撰写分析报告。

　　2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

　　3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

　　4、负责相关项目的售前支持，发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

　　任职资格：

　　1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库，熟练使用SQL。

　　2、掌握数据分析基本理论方法，熟悉数据挖掘常用算法，能够熟练使用Python/R语言者优先。

　　3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

　　4、对用户行为研究有深入了解，咨询行业背景优先。

　　5、具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

　　6、工作态度积极主动，具备一定的抗压能力。

数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇五

　　职责：

　　(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

　　(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

　　(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;

　　(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

　　(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

　　任职要求：

　　(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;

　　(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。

　　(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

　　(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇六

　　职责：

　　1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

　　2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;

　　3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

　　4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

　　5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

　　岗位要求：

　　1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

　　2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;

　　3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

　　4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。