學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，必須明確自己的發(fā)展方向和目標(biāo)。很多人對(duì)數(shù)據(jù)行業(yè)里發(fā)展方向并不清楚，我們先來(lái)說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)行業(yè)的職業(yè)發(fā)展方向。

　　數(shù)據(jù)行業(yè)從廣義上講可以分為以下幾個(gè)職位：

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，尋找數(shù)據(jù)的存在模式，從而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)解決具體問(wèn)題。其更多是針對(duì)某一個(gè)具體的問(wèn)題，是以解決具體問(wèn)題為導(dǎo)向的。例如：聚類分析，通過(guò)對(duì)于會(huì)員各種人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)客戶進(jìn)行分類，更好地理解客戶，知道公司會(huì)員是到底如何？高、中、低低價(jià)值的客戶構(gòu)成，既可以后期公司的運(yùn)營(yíng)提供指導(dǎo)，提高活動(dòng)效率，可以指導(dǎo)公司的營(yíng)銷。

　　做數(shù)據(jù)挖掘工程， 必須精通數(shù)據(jù)庫(kù)。很多時(shí)候，你模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理，可能完成在數(shù)據(jù)庫(kù)里完成，你用到的數(shù)據(jù)庫(kù)技巧更高。必須要會(huì)成熟的數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)挖掘算法，等，當(dāng)然如果你會(huì)一、二款開(kāi)源軟件，并會(huì)寫一些程序代碼那是最好的，大公司都喜歡用開(kāi)源的軟件。

　　數(shù)據(jù)分析師更注意是對(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)指標(biāo)的解讀，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，來(lái)解決商業(yè)問(wèn)題。主要有包括：（1）業(yè)務(wù)監(jiān)控：診斷當(dāng)前業(yè)務(wù)是否正常？是否存在問(wèn)題？業(yè)務(wù)發(fā)展是否達(dá)到預(yù)期？如果沒(méi)有達(dá)到預(yù)期，問(wèn)主要問(wèn)題在哪？是什么原因引起的？（2）建立分析體系：這些數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)對(duì)業(yè)務(wù)有一定的理解，對(duì)業(yè)務(wù)也相對(duì)比較熟悉，更多幫業(yè)務(wù)方建立一套分析體系，或者更高級(jí)是做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如：營(yíng)銷活動(dòng)。分析師會(huì)告訴業(yè)務(wù)方，在活動(dòng)前你應(yīng)該分析哪些數(shù)據(jù)，從而制定恰當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷計(jì)劃。在營(yíng)銷過(guò)程中，你應(yīng)該看哪些數(shù)據(jù)，從而及時(shí)做出營(yíng)銷活動(dòng)調(diào)整。在營(yíng)銷活動(dòng)，應(yīng)該如何進(jìn)行活動(dòng)效果評(píng)估以及行業(yè)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)分析。

　　商業(yè)分析師在行業(yè)、宏觀的層面進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，預(yù)測(cè)未來(lái)行業(yè)的發(fā)展，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的業(yè)務(wù)構(gòu)成，幫助公司制定戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃，并及時(shí)跟蹤、分析市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而及時(shí)對(duì)戰(zhàn)略進(jìn)行不斷優(yōu)化。主要技能要求：要熟悉基本的統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)、對(duì)于與網(wǎng)站相關(guān)的業(yè)務(wù)還可能要求掌握等網(wǎng)站分析工具等。

　　這個(gè)職位與數(shù)據(jù)挖掘工程師還是有本質(zhì)區(qū)別的。數(shù)據(jù)建模師，更多偏向于中、小數(shù)據(jù)量，而且其使用更多更多是統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，數(shù)據(jù)建模師其實(shí)很少會(huì)提到算法這個(gè)詞。但是有時(shí)候，這二個(gè)模型越來(lái)越?jīng)]有明確的分工，一般來(lái)說(shuō)都會(huì)二個(gè)職位的人都會(huì)去學(xué)習(xí)對(duì)方的知識(shí)，所以這二個(gè)職位有合并的趨勢(shì)。

　　新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的同學(xué)，可以根據(jù)自己的背景背景選擇相應(yīng)的職位，學(xué)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的朋友更多可以偏向于建模師，而計(jì)算機(jī)特別是寫編程好的同學(xué)，可以走數(shù)據(jù)挖掘工程師，也許適應(yīng)性更好，但這不是絕對(duì)的。

　　磨刀不誤砍柴工。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)該明白幾點(diǎn)：

　　數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的尚未流行開(kāi)，猶如屠龍之技。

　　數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。

　　數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科，并不是新的技術(shù)。

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)（相比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)來(lái)的更高效）

　　數(shù)據(jù)挖掘適用于傳統(tǒng)的BI（報(bào)表、OLAP等）無(wú)法支持的領(lǐng)域。

　　數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目通常需要重復(fù)一些毫無(wú)技術(shù)含量的工作。

　　如果你閱讀了以上內(nèi)容覺(jué)得可以接受，那么繼續(xù)往下看。

　　學(xué)習(xí)一門技術(shù)要和行業(yè)靠攏，沒(méi)有行業(yè)背景的技術(shù)如空中樓閣。技術(shù)尤其是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展是寬泛且快速更替的（十年前做網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)都能成立公司），一般人沒(méi)有這個(gè)精力和時(shí)間全方位的掌握所有技術(shù)細(xì)節(jié)。但是技術(shù)在結(jié)合行業(yè)之后就能夠獨(dú)當(dāng)一面了，一方面有利于抓住用戶痛點(diǎn)和剛性需求，另一方面能夠累計(jì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，使用互聯(lián)網(wǎng)思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)想要面面俱到，這樣會(huì)失去你的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

　　1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢，商務(wù)智能，出分析報(bào)告。

　　2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析。

　　3）科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來(lái)應(yīng)用。