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1. 數據挖掘需求分析：了解業務需求，確定數據源和數據治理策略。 2. 數據預處理：清洗、過濾、去重、去噪等，以保證數據的準確和完整性。 3. 特征工程：采用各種技術將原始數據轉換為可以有效建模的特征，并提取出數據的主要特點和特征。 4. 建模和評估：使用數據挖掘工具和算法對數據進行分析并完成模型訓練，根據評估標準對模型進行驗證和優化。 5. 模型應用：將構建好的數據模型應用于實際業務場景，實現數據挖掘的業務價值。 6. 大數據平臺維護：承擔維護、優化和調整大數據平臺、數據挖掘系統等工作，以確保系統安全、穩定且高效運行。 7、與團隊成員合作，共同完成項目任務，并確保項目進展順利。 8、持續學習和研究新的技術和工具，以保持對行業的領先地位。 任職要求 1. 扎實的數據挖掘理論基礎：具有扎實的數學和統計學基礎，熟練掌握數據挖掘理論和方法。 2. 編程基礎：熟練使用至少一種編程語言，比如 Python、Java 等編程語言，能夠進行軟件開發、編程調試等工作。 3. 數據庫和大數據基礎：熟悉 SQL、Hadoop 以及其他常見的大數據處理技術，了解數據管理和存儲原理。 4. 溝通和團隊合作能力：具有優秀的溝通和團隊協作能力，能夠與其他團隊成員（如數據科學家、軟件開發人員、業務專家等）進行有效溝通和協作。 5. 工程技能：具備良好的工程能力，能夠熟練使用常用數據挖掘工具和平臺，如 Spark、Hadoop，能夠處理海量數據。 6. 相關工作經驗：有相關數據挖掘、機器學習、數據分析等領域的工作經驗者優先。