研究生论文数据挖掘方向有哪些

国内算是新兴职业，这方面比国外的晚了不少

数据挖掘在应用领域实施成功的两个关键因素是：一个大且完整的数据池，和一套可以将这个数据池按照用户、行为二维进行拆分的系统，下边举例：1.一家超市可以通过每笔小票的订单信息看到：通常买卫生纸的顾客也会买牙刷；通常买酸奶的顾客，也会捎带手买两包面包片。而现在商场里边的商品摆放位置也多是按照这个规则进行摆放的2.一家电商网站或者是APP，部署了类似神策这种数据分析，你就能看到网站/APP里边有多少用户点击了口红，购买口红之后，下边的三个额外连接：洗面奶，擦脸油和粉底中，粉底的点击量和购买量最多，你就知道了口红一般搭配粉底会比搭配洗面奶，擦脸油售卖能获得更高的收益以这种方式理解，只要满足这两点，数据挖掘就可以应用到生活中的方方面面

数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：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）目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类:· 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。· 3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用

无所不有，例如数据分析、信息处理、数据仓库、云计算等等等等

金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业。

介绍：

数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

发展历程：

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

理论上涉及更多的数学，包括统计学、线性代数、随机过程、概率论、图等，当然还有编程，部分技术来源自经济理论、物理学等。但是数据挖掘技术讲究“对症下药”，所以需要掌握较多的基础知识才能运用自如。建议找本《数据挖掘导论》浏览一下，做到心中有数。

数据挖掘的基础是数据, 所以应用做的好的领域肯定是信息化程度高的领域1.互联网现在用户的每一步操作都是有痕迹的, 都有数据记录, 推荐系统就是现在最成功的数据挖掘应用, 像电商的广告推荐, 媒体的新闻推荐, 客户管理等2.金融金融行业一直都在使用数据分析技术,并很早就开始使用数据库来存储业务数据, 信用评估, 异常交易识别, 贷款风险管理等等都用到了数据挖掘技术3.零售业数据挖掘最广为流传的故事, 啤酒和尿布的分析, 就是来自零售业, 零售业使用数挖掘技术做了订单分析, 客户忠诚度分析等等4.电信业客户流失分析, 营销响应分析, 客户细分都是数据挖掘在电信行业的应用5.生物化学数据挖掘技术在生物化学试验中大量应用, 通过分析试验数据, 寻找规律亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值，多维度深度分析更精准。直观全程的可视化建模豌豆DM提供全程可视化的建模过程，从训练数据集选择、分析指标字段设置、挖掘算法、参数配置、模型训练、模型评估、对比到模型发布都可以通过零编程、可视化的配置操作，简单、便捷的完成