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1. 數(shù)據(jù)挖掘需求分析：了解業(yè)務(wù)需求，確定數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)治理策略。 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗、過(guò)濾、去重、去噪等，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和完整性。 3. 特征工程：采用各種技術(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以有效建模的特征，并提取出數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)和特征。 4. 建模和評(píng)估：使用數(shù)據(jù)挖掘工具和算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并完成模型訓(xùn)練，根據(jù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。 5. 模型應(yīng)用：將構(gòu)建好的數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)價(jià)值。 6. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)維護(hù)：承擔(dān)維護(hù)、優(yōu)化和調(diào)整大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)等工作，以確保系統(tǒng)安全、穩(wěn)定且高效運(yùn)行。 7、與團(tuán)隊(duì)成員合作，共同完成項(xiàng)目任務(wù)，并確保項(xiàng)目進(jìn)展順利。 8、持續(xù)學(xué)習(xí)和研究新的技術(shù)和工具，以保持對(duì)行業(yè)的領(lǐng)先地位。 任職要求 1. 扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)：具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘理論和方法。 2. 編程基礎(chǔ)：熟練使用至少一種編程語(yǔ)言，比如 Python、Java 等編程語(yǔ)言，能夠進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)、編程調(diào)試等工作。 3. 數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：熟悉 SQL、Hadoop 以及其他常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，了解數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)原理。 4. 溝通和團(tuán)隊(duì)合作能力：具有優(yōu)秀的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠與其他團(tuán)隊(duì)成員（如數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件開(kāi)發(fā)人員、業(yè)務(wù)專(zhuān)家等）進(jìn)行有效溝通和協(xié)作。 5. 工程技能：具備良好的工程能力，能夠熟練使用常用數(shù)據(jù)挖掘工具和平臺(tái)，如 Spark、Hadoop，能夠處理海量數(shù)據(jù)。 6. 相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)：有相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。