① 数据挖掘方向前途怎么样
在国外很好来
在国内，还自处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。
不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。
如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业
② 数据挖掘是什么样的工作啊和java编程有关系吗跪求
两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧
数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
举个例子：银行的事业部有很多潜在的贷款申请者，事业部向数据挖掘人员提出需求，希望能够分析哪些申请者是优质放贷对象？
数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。
再具体一点：例如，我们通过历史数据发现，年龄大于35岁，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申请者是理想的放贷对象，那么我们用这个标准来限定新的申请者。
当然我举的例子，为了浅显易懂，是非常简单的示意例子，实际情况要复杂得多，会涉及到个人的贷款历史、信用评估、自然属性、社会属性、资产评估等情况——就是说，数据挖掘人员是要通过数据库中的海量数据，整理出哪些是有用数据，再用这些有用的数据来分析其它部门的问题，帮助他们解决问题，或者为公司的发展提供数据依据
数据挖掘的上升方向是：数据挖掘——产品层——决策层
java是属于开发，比如开发软件、接口、应用程序等，如果一个公司需要开发数据挖掘软件，那么则需要数据挖掘知识+java开发能力，只有在这种时候，才需要两个都具备
但是一般自主开发数据挖掘软件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市场有很多现成的软件，没必要开发。
如果你想从事数据挖掘，你必须具备：
数据挖掘模型、算法的数学知识以及一些数据分析软件（SPSS、SAS、matlab、clementine）
一些数据库相关的知识（oracle、mySQL）
了解市场、其它部门需求
当然这些都是一点一滴积累起来的，没必要一蹴而就，特别是对市场、行业的了解以及对公司其它部门的需求的理解非常重要，这决定了你能否从基础的分析人员上升到产品层、决策层，都是要在实际的工作中积累起来的
至于放弃java什么的，我觉得真的不是放弃，因为你具备了java的基础，一定能派上用场，比如技术型产品经理（face book的扎克伯格和腾讯的马化腾都是技术型产品经理），这种产品经理能够清晰的把握产品的开发过程，还有市场知识。总结起来就是没有什么东西会浪费掉，你学的所有的东西都将在工作中派上用场，只是你遇到的情况不够多不够复杂而已
③ 数据分析师和数据挖掘师哪个前景好工资高是否挖掘师能代替分析师
不同职位在不同行业、不同公司、不同阶段的贡献是不一样的。企业需要回的是团队配合，答每个职位都有其意义和价值，没有可比性，关键时刻，前台小妹得体的举止也可以在客户那里加分不少，贡献可能超越工程师。
大多数情况下，薪酬只代表一个人在职场的价格，不代表他在公司的价值。找工作也要看是否合适自己，职场中拼的都是相对优势，你要想获取高收入，应该扬长避短，寻找可以发挥自己优点的行业和职位，而不是寻找薪酬最高的工作。
最后回答一下你的问题，这两个职位在不同企业定位和分工各有不同，一般情况下，数据挖掘工程师的工资高于数据分析师，原因是数据挖掘工程师写代码比较多，写代码越多，工资越高，这在任何一个行当都是如此。
这两个职位前景都不错，如果选择的话编程底子不错的，去做“数据挖掘工程师”；数学不错有商业sense的，去做“数据分析师”。
这两个职位有一定交集，如果你具有对方领域的能力，当然是有可能KO掉对方的，而且这种替代是相互的，谁替代谁都有可能。数据分析和数据挖掘的边界本身就比较模糊，所以不用太纠结选择哪个方向。
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④ 研究生方向，多媒体计算和数据挖掘那个方向更好找工作，有前途
作为一个研究生来说，多媒体计算这个专业可能会有更好的发展前途，不过还是要看你的学校怎么样。
⑤ #数据分析#感觉这个行业好难找工作啊，本人去年刚毕业想换工作，面试了几家，都说我能力不强，我当然知
我给你罗列一下小数据分析要掌握的能力吧，自我对照：
PS：相对来说数据版分析师有一权定门槛，数据挖掘工程师算法工程师就很难了，不过还是可以进入滴
1、理论知识：
微积分、线性代数、统计学
2、数据分析工具：
①Excel：精通！会PowerBI更好，虽然没什么用
②数据库（又分关系型数据库、非关系型数据库）：
关系型数据库：
MySQL：熟练
oracle：会更好
…还有其他数据库，不列举了，SQL最常用
非关系数据库我也不说了，你用不到
③SPSS：很简单，工具而已
④Python/R：掌握一个就可以
3、业务知识
掌握以上三点，小数据分析就没有问题了。几乎不需要你会算法，到时候写个数据分析报告就OK了。 来自职Q用户：吴先生
⑥ 想去做数据挖掘 该怎么入门呢
难得在这个版看到复这类制帖子。我不是软件工程师，视野也有限。算法、统计学、分布式系统、数据可视化是必须的。除了算法、统计学、机器学习等基础知识，Java、C++之类的编程语言肯定是要搞的，R、Hadoop甚至Teredata之类的都是加分项。具体的工作内容要看行业了，现在数据挖掘用得比较多的就是电子商务、社交网络、咨询公司等等。淘宝正在大力网罗这方面的人，有基础的话可以试试。
⑦ 数据挖掘方向前途怎么样
数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色）。
A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)
B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）
C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）
现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。
应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。
职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。
⑧ #数据挖掘工程师#数据挖掘工作35岁好找吗
看你的能力和经验，基本功过硬，分析能力OK，没啥太大问题.
⑨ 做数据挖掘有没有前途，好找工作不
在国外很好
在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找内工作也不是很容容易，
学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。
不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。
应该说现状艰辛，但前途还是光明的。
如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，
广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，
其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。
银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，
有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。
⑩ 毕业想当一名数据挖掘工程师，现在怎么准备
http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=DMman&id=26061
数据挖掘新手常见疑问解答(1) 数据挖掘青年
以下为blog主人的回复：
这种情况很常见，而且我觉得这时更是一个锻炼和培养自己能力的好机会。就我个人的经历来说，读书的不同阶段都是培养自己不同能力的过程：
读本科时是打基础，掌握相关学科专业的最基本知识，这时是老师告诉自己要做什么以及教会自己怎么做，然后自己把它做出来；
读硕士时则强化了解决问题的能力，导师告诉我要做什么，而我则需要找出方法来把它做出来；
读博士时最主要的是培养自己发现问题的能力，发现研究领域内值得研究的而且尚未解决的问题，然后再设法去解决它。这时你会发现，其实你想到的问题，常常已经有人想到了；你想到的一些解决方法，也有国内外的同行已经做过尝试。这个阶段常常是让人有些气馁，因为感觉不知该做什么，而发现问题就是这个阶段最重要的能力培养。
当然，不同的人会在不同的阶段培养这些能力，有的朋友聪明而且勤奋，可能会很快跨越这三个阶段，而有的人则可能需要很长的时间。
就你的问题，其实是导师已经基于他对这个研究领域的理解，给你指了一个方向。这个方向或许有意义，或许价值不大，其实对你来说不是最重要的问题。我觉得可能你要做的是先去收集这方面的文献资料，了解该方向目前的研究进展，掌握目前的解决方法，然后在适当地深入研究部分的问题并解决。
紫菱(游客)发表留言于2007-4-2 16:19:29
您好！我是一名在校研究生，我现在已经开题，因为题目是老师给选的，所以在开题之前对数据挖掘的东西一点也不了解，现在只是知道一些皮毛。现在有许多问题自己都弄不明白。特来请教。
我做的是油田开发数据挖掘，用VC＋＋编程，老师让用ArcGIS平台，可我现在也搞不懂它们之间有什么联系，能否指点指点。
谢谢！
以下为blog主人的回复：
我对ArcGIS也是只闻其名，只知道它是类似MapInfo的地理信息系统平台。莫非你们老师是希望将油田的相关数据标注在不同的图层之上，然后使用数据挖掘算法来对这些数据进行处理，最后再通过ArcGIS予以展示（例如对油田产油潜力用不同颜色来标注）？
数据挖掘青年 (游客)发表留言于2007-3-28 18:05:28
您好，谢谢提供开源学习网址！
我是一名非名牌大学的研一学生，专业方向号称数据库，但只是服从导师安排做些小或中的项目（甚至根本用不到数据库，更不用说数据挖掘），没有实质的理论性学习。
1数据挖掘人员从事的工作内容
是不是开发数据挖掘平台、为别的企业单位量身制作DM、DW系统？除了这些还能有些什么？
2读博深造的必要性
现在只是无指导的自学状态，能否在硕士毕业后胜任数据挖掘方面的工作呢？考取名校的博士进一步深入学习的必要性大不大？
3自学时的大方向
文本、Web等，读博时肯定就某种具体方向深入研究，现在是否应该也自己重点专注于一种方向，而不是仅泛泛的熟悉各个方面？
以下为blog主人的回复：
1.数据挖掘人员从事的工作和你所说的差不多，我认识的一些朋友大多在IT公司，为甲方实施DM、DW和BI等项目；还有一些是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题。
2.就以上的工作内容来说，我觉得硕士已经足以胜任，当然最重要的不是学位，而是运用你学到的知识来解决问题的能力。如果希望在理论研究上进一步发展，读博也不错，但发展方向会有所不同。
3.在硕士阶段，我觉得还是全面了解会更好一些。当然，因为数据挖掘涉及的内容较多，还是应该在一些方面有所侧重，比如那些得到广泛应用的算法及其应用上，包括决策树、聚类、回归、神经网络等等。这样即便你以后不去读博，对找工作也会有所帮助。