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隨著社會一步步向前發展,我們每個人都可能會接觸到崗位職責,崗位職責是一個具象化的工作描述,可將其歸類于不同職位類型范疇。大家知道崗位職責的格式嗎?下面是小編幫大家整理的數據挖掘崗位職責,歡迎大家分享。
數據挖掘崗位職責1
1、參與市場營銷分析、策劃、規劃和數據分析工作;
2、根據分析、診斷結果,建立分析模型并優化,為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持;
3、利用專業數據分析、挖掘工具進行數據建模;
4、有相關工作經驗1年以上。
數據挖掘崗位職責2
1、整合基礎業務數據,對基礎數據庫進行更新維護,參與部門常規報表開發與維護;
2、負責數據集市規劃,開發及維護;
3、處理各業務模塊數據需求,為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議;
4、負責搭建并完善業務指標監控體系,為管理層和運營層提供決策支持;
5、負責數據分析和應用相關的業務系統建設,編寫對應系統開發需求,并完成系統測試及應用推廣。
數據挖掘崗位職責3
負責團隊現有算法的優化,代碼實現以及移植
負責算法計算性能優化,并推動其上線應用
基于大規模用戶數據,以效果為目標,建立并優化系統的基礎算法和策略
應用機器學習等尖端技術,針對海量信息建模,挖掘潛在價值跟蹤新技術發展,并將其應用于產品中;
跟蹤新技術發展,并將其應用于產品中
協助其它技術人員解決業務及技術問題
數據挖掘崗位職責4
1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理;
2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識,并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作;
3、能夠使用SAS,SPSS,或R,Python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的算法;
4、理解數據挖掘模型及預測分析結果,撰寫相關分析報告;
5、了解數據倉庫及商務智能背景,熟練掌握一類數據展現分析工具,如:Tableau,Cognos等;
數據挖掘崗位職責5
職責:
業務數據的收集整理和分析;
負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;
分析項目數據需求,完成系統中數據分析模塊的.設計、實現和測試;
設計、構建和優化基于大數據的存儲平臺架構,編寫相關技術文檔;
設計并實現基于開源項目(Cobar,Spark等)的海量數據集成與處理平臺;
為其他部門提供數據分析支撐。
任職資格:
計算機相關專業;
熟悉數據挖掘算法,對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;
熟練掌握Hadoop、Spark生態系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等),有相關大數據架構,開發成功案例;
熟練的使用、開發ETL工具經驗,有數據庫建模ER建模經驗優先;
有海量數據BI或數據挖掘項目實施和管理經驗,對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;
熟悉的BashShell和Python等腳本編程能力;
強烈的責任心和工作熱情,良好的團隊合作精神。
數據挖掘崗位職責6
1.負責海量數據的分析開發工作;
2.完成數據挖掘模型,跟蹤模型的.實施和效果,定期優化算法和分析策略,分析研究后提供建設性建議 ;
3.優化大數據存儲、計算等各方面性能,確保能從海量大數據信息里,有效進行數據分析和挖掘;
4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;
5.參與相關數據標準和規范的制定。
數據挖掘崗位職責7
1、深入了解公司業務,負責微信公眾號,公司商業網站等新媒體業務的.日常運營及推廣,包括推廣活動策劃、方案實施落地等;
2、負責對多個數據源進行深度組合分析,挖掘,根據分析結果指導運營策略制定和實施
3、定期與各類平臺粉絲互動,提高粉絲關注度,根據關注粉絲的使用和咨詢習慣,精細制定粉絲畫像;
4、負責客戶服務部門新業務渠道的拓展規劃和成熟業務的優化管理;
數據挖掘崗位職責8
1、參與業務需求分析,負責數據挖掘事業線產品和平臺的架構設計、開發,撰寫相關文檔。
2、持續幫助團隊優化并提升整體架構的.性能和運營能力。
3、為業務的發展搭建高性能、低成本、可擴展的研發平臺。
4、參與公司新技術研究。
數據挖掘崗位職責9
1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。
2.負責規劃數據挖掘的整體流程,并參與用戶產品和數據產品的決策。
3.與業務部門密切配合,尋求數據層面的.業務價值,利用數據分析結論推動產品優化。
4.帶領團隊對于產品數據進行分析,指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發。
5.技術團隊的管理,制定開發規范,撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。
數據挖掘崗位職責10
1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘,滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;
2、能根據業務特點選擇最合適的數據挖掘算法,并做調優;
3、支持數據分析、挖掘算法平臺的'部署和日常運營;
4、撰寫分析類報告。
數據挖掘崗位職責11
1、負責數據挖掘領域的分析研究,包括數據挖掘算法的分析研究,特定工程的數據挖掘模型的`需求分析、建模、實驗模擬;
2、負責數據挖掘系統的開發,包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。
3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究,業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用,關鍵算法的研究和開發。
數據挖掘崗位職責12
1、對海量業務數據進行分析,并利用算法挖掘用戶行為特征,發現潛在規律,建立機器學習算法并優化;
2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;
3、建立各種業務邏輯模型和數學模型,幫助公司改善運營管理,節省成本。
數據挖掘崗位職責13
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;
2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的`發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;
4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。
數據挖掘崗位職責14
1.從事精準醫療領域的大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫,并完成相應的腳本分析,以圖形界面的`方式呈現;
3.熟練使用統計或者機器學習算法,對結構化數據進行統計分析,包括分類和聚類,并進行預測建模等;
4.與相關項目開發組溝通,明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。
數據挖掘崗位職責15
1、負責公司與阿里巴巴在新行業方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發;
2、負責分析挖掘客戶/行業對大數據產品的需求(應用場景),利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個性化推薦,用能預測等;
3、進行大數據場景下的`數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習,包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;
4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型,針對不同的應用場景,負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;
5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。
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