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隨著社會一步步向前發(fā)展，我們每個人都可能會接觸到崗位職責(zé)，崗位職責(zé)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(zé)的格式嗎？下面是小編幫大家整理的數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)，歡迎大家分享。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)1
1、參與市場營銷分析、策劃、規(guī)劃和數(shù)據(jù)分析工作；
2、根據(jù)分析、診斷結(jié)果，建立分析模型并優(yōu)化，為運營決策、產(chǎn)品方向、銷售策略等提供數(shù)據(jù)支持；
3、利用專業(yè)數(shù)據(jù)分析、挖掘工具進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；
4、有相關(guān)工作經(jīng)驗1年以上。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)2
1、整合基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新維護(hù)，參與部門常規(guī)報表開發(fā)與維護(hù)；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集市規(guī)劃，開發(fā)及維護(hù)；
3、處理各業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)需求，為業(yè)務(wù)運營提供數(shù)據(jù)分析方面咨詢和建議；
4、負(fù)責(zé)搭建并完善業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控體系，為管理層和運營層提供決策支持；
5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，編寫對應(yīng)系統(tǒng)開發(fā)需求，并完成系統(tǒng)測試及應(yīng)用推廣。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)3
負(fù)責(zé)團(tuán)隊現(xiàn)有算法的優(yōu)化，代碼實現(xiàn)以及移植
負(fù)責(zé)算法計算性能優(yōu)化，并推動其上線應(yīng)用
基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)，以效果為目標(biāo)，建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中；
跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中
協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問題
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)4
1、根據(jù)項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨立完成項目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理；
2、能夠快速根據(jù)項目需要學(xué)習(xí)并理解行業(yè)知識，并能在項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程指導(dǎo)下完成部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開源平臺根據(jù)用戶需求定制開發(fā)相應(yīng)的算法；
4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測分析結(jié)果，撰寫相關(guān)分析報告；
5、了解數(shù)據(jù)倉庫及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類數(shù)據(jù)展現(xiàn)分析工具，如：Tableau，Cognos等；
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)5
職責(zé)：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集整理和分析;
負(fù)責(zé)公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設(shè)計;
分析項目數(shù)據(jù)需求，完成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析模塊的.設(shè)計、實現(xiàn)和測試;
設(shè)計、構(gòu)建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的存儲平臺架構(gòu)，編寫相關(guān)技術(shù)文檔;
設(shè)計并實現(xiàn)基于開源項目(Cobar，Spark等)的海量數(shù)據(jù)集成與處理平臺;
為其他部門提供數(shù)據(jù)分析支撐。
任職資格：
計算機(jī)相關(guān)專業(yè);
熟悉數(shù)據(jù)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(tài)系統(tǒng)組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等)，有相關(guān)大數(shù)據(jù)架構(gòu),開發(fā)成功案例;
熟練的使用、開發(fā)ETL工具經(jīng)驗，有數(shù)據(jù)庫建模ER建模經(jīng)驗優(yōu)先;
有海量數(shù)據(jù)BI或數(shù)據(jù)挖掘項目實施和管理經(jīng)驗，對數(shù)據(jù)挖掘理論方法有一定了解者優(yōu)先;
熟悉的BashShell和Python等腳本編程能力;
強烈的責(zé)任心和工作熱情，良好的團(tuán)隊合作精神。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)6
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的.實施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)7
1、深入了解公司業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)微信公眾號，公司商業(yè)網(wǎng)站等新媒體業(yè)務(wù)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(fù)責(zé)對多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行深度組合分析，挖掘，根據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)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(guān)注度，根據(jù)關(guān)注粉絲的使用和咨詢習(xí)慣，精細(xì)制定粉絲畫像；
4、負(fù)責(zé)客戶服務(wù)部門新業(yè)務(wù)渠道的拓展規(guī)劃和成熟業(yè)務(wù)的優(yōu)化管理；
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)8
1、參與業(yè)務(wù)需求分析，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘事業(yè)線產(chǎn)品和平臺的架構(gòu)設(shè)計、開發(fā)，撰寫相關(guān)文檔。
2、持續(xù)幫助團(tuán)隊優(yōu)化并提升整體架構(gòu)的.性能和運營能力。
3、為業(yè)務(wù)的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴(kuò)展的研發(fā)平臺。
4、參與公司新技術(shù)研究。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)9
1.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項目需求調(diào)研及分析、模型設(shè)計工作。
2.負(fù)責(zé)規(guī)劃數(shù)據(jù)挖掘的整體流程，并參與用戶產(chǎn)品和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的決策。
3.與業(yè)務(wù)部門密切配合，尋求數(shù)據(jù)層面的.業(yè)務(wù)價值，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論推動產(chǎn)品優(yōu)化。
4.帶領(lǐng)團(tuán)隊對于產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，指導(dǎo)工程師完成數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的算法、應(yīng)用的設(shè)計與開發(fā)。
5.技術(shù)團(tuán)隊的管理，制定開發(fā)規(guī)范，撰寫相關(guān)技術(shù)文檔指導(dǎo)和培訓(xùn)工程師。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)10
1、對通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運營等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;
2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu);
3、支持?jǐn)?shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)11
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的分析研究，包括數(shù)據(jù)挖掘算法的分析研究，特定工程的數(shù)據(jù)挖掘模型的`需求分析、建模、實驗?zāi)M；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開發(fā)，包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)測試和優(yōu)化。
3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)集成、分析和洞察技術(shù)研究，業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)模型的生成和應(yīng)用，關(guān)鍵算法的研究和開發(fā)。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)12
1、對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測用戶的消費行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運營管理，節(jié)省成本。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)13
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;
2、通過建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析模型來指導(dǎo)業(yè)務(wù)的`發(fā)展,對數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,構(gòu)建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊的建設(shè)、發(fā)展、激勵、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊支持和推動業(yè)務(wù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)14
1.從事精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)管理分析、BI數(shù)據(jù)挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數(shù)據(jù)庫，并完成相應(yīng)的腳本分析，以圖形界面的`方式呈現(xiàn);
3.熟練使用統(tǒng)計或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，包括分類和聚類，并進(jìn)行預(yù)測建模等;
4.與相關(guān)項目開發(fā)組溝通，明確其需求并給予數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計結(jié)果等支持。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)15
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內(nèi)外運營商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)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(yù)測等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場景下的`數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對不同的應(yīng)用場景，負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運營支持/商業(yè)報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團(tuán)隊溝通實施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
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