數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)時下是一個很流行的詞語，網(wǎng)上隨便搜搜便有成把成把的文章為你講述它的起源、發(fā)展等歷史。
至于這個行業(yè)真正落地的應(yīng)用個人認(rèn)為在每個行業(yè)都不一樣，我做過互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，電信移動，銀行的也看過，記錄一下我的體會和感受?；ヂ?lián)網(wǎng)領(lǐng)域，這些年在 google的帶領(lǐng)下，技術(shù)日益飛進(jìn)，真是3天不學(xué)習(xí)就感覺落后了，在這樣進(jìn)步的情況下，必然伴隨著行業(yè)的激烈競爭，有一些公司開始做數(shù)據(jù)挖掘，畢竟沒有競爭的挖掘做完了也不會有人用，就算用了，也不會重視你，這點(diǎn)我在移動的感覺非常深刻，了解互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)挖掘的情況最好就是先去看看各個公司招人的情況，一般這樣會直接暴露出公司想做的方向，深入的思考就會得到很多信息，這里列舉一個比較有名的互聯(lián)網(wǎng)公司的招聘信息：
數(shù)據(jù)挖掘工程師
崗位職責(zé)：
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(shí)驗(yàn)?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(jì)、系統(tǒng)測試和優(yōu)化。
任職資格：
1.計(jì)算機(jī)或數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)畢業(yè)，碩士以上學(xué)歷；有數(shù)據(jù)挖掘2年以上的研究或數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)；
2.3年以上的Oracle數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，非常熟悉Oracle存儲過程腳本編寫，熟悉PL/SQL的開發(fā)技術(shù)，良好的SQL開發(fā)和調(diào)優(yōu)優(yōu)化技能；
3.3年以上數(shù)據(jù)挖掘 / 數(shù)據(jù)倉庫 / ETL相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn), 具有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘知識基礎(chǔ)；
4.熟悉海量數(shù)據(jù)處理和挖掘的基本算法，有電信或者教育行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘、多維分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
5.熟悉互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，具備Web Service知識，熟悉Spring，Struts等框架；
6.優(yōu)秀的JAVA/J2EE編程能力，能夠使用JAVA獨(dú)立實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法結(jié)構(gòu)；熟悉C/C++/Perl/python更佳；
7.快速的學(xué)習(xí)和研究能力，良好的溝通能力及團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。
從上面不難看出點(diǎn)問題，這不是招人，這是在暴露自己的問題，第一公司想招人的目的性不明確，想做什么也不明確，我們對這個招聘做一個分析，簡單的分析。
首先看Coding能力，會Java，這個不難，市場上人很多，但是能實(shí)現(xiàn)獨(dú)立的算法結(jié)構(gòu)，這不僅僅指簡單的算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)什么的，要實(shí)現(xiàn)的是很多復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算式、決策樹變種、聚類、關(guān)聯(lián)、時序等等復(fù)雜算法，這個可不是一般人能做到的，反正我還沒這個水平，估計(jì)5年內(nèi)很難達(dá)到，即使有也是google的人了；
其次，要求中寫著做過數(shù)據(jù)倉庫的項(xiàng)目，DW的項(xiàng)目國內(nèi)一般都在電信、移動、銀行，做這個的人和做互聯(lián)網(wǎng)的人思維方式工作手法完全不同，可以說傳統(tǒng)行業(yè)是比較規(guī)范的，規(guī)范到每個指標(biāo)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑都要有文檔支持，雖然也有很多臨時需求，但是比起規(guī)范性來，互聯(lián)網(wǎng)差遠(yuǎn)了，反過來講互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢在于靈活，基于 DM能出現(xiàn)更多的新的小應(yīng)用，傳統(tǒng)行業(yè)里面比如電信，DM主要做三個方面的東西，集團(tuán)規(guī)范里面有明確的要求：關(guān)聯(lián)，增量模型，流失模型，對應(yīng)起來就是關(guān)聯(lián)分析一般是做產(chǎn)品交叉銷售，增量模型和流失模型都是預(yù)測型模型，Dtree、回歸來做新增預(yù)測，客戶流失什么的，個別省份也會做客戶細(xì)分 (clustering做的)，一般這些東西都有一套方法論，一套工作流程，一套完整的開發(fā)文檔，規(guī)范一直到最后的提交物，另外有著DW系統(tǒng)的強(qiáng)大支持，軟件工具的支持，比如IBM DB2，Oracle DW，NCR Teradata。各家也有工具提供業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員使用，IBM Miner，Oracle達(dá)爾文，NCR TWM，還有SAS，spss的DM軟件是相當(dāng)強(qiáng)悍的，畢竟人家的軟件開發(fā)了那么多年，賣的貴也是有道理的。以上都說明了，這些傳統(tǒng)行業(yè)的DM應(yīng)用還是比互聯(lián)網(wǎng)成熟的多的。說道互聯(lián)網(wǎng)就挺新穎得了，隨著搜索的發(fā)展，這些年只要想做Mining的都是想在基于搜索來做，MSRA有一個結(jié)果聚類的小應(yīng)用，就是這樣一個方向，另外互聯(lián)網(wǎng)研究的clickstream也是較為成功的方向，盡管好的應(yīng)用模式還沒有出現(xiàn)。
另外說金融保險領(lǐng)域也是和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的Mining區(qū)別超級大的，金融的巴塞爾是比較火的，風(fēng)險管理等等。信用卡欺詐預(yù)測……，保險縮減理賠流程時間……，這年頭都在講流程銀行，我不明白是啥東西，也沒學(xué)過，反正牛人都在說，要學(xué)的東西太多了。
深層次思考一下就會明白，這樣的招聘是根本招不到人的，我承認(rèn)有牛人存在，什么都強(qiáng)，但是這樣畢竟少數(shù)，可以說是極品中的極品，懂?dāng)?shù)學(xué)，懂Mining，懂統(tǒng)計(jì)，能Coding，懂?dāng)?shù)據(jù)倉庫，所以互聯(lián)網(wǎng)的Mining，尤其在web2.0成熟之后招人最好還是基于開發(fā)招比較合理，因?yàn)檫@樣慢慢的過渡才能出現(xiàn)一些比較成型，成體系的小型的Mining應(yīng)用，才能收到實(shí)際效果。一般都是做搜索的人開始做這些東西，畢竟做搜索的人基礎(chǔ)還是不錯的。
另外業(yè)界和學(xué)校是不同的，經(jīng)常聽身邊好多Ph.D講他們那時候?qū)懳恼碌氖虑?，有些還是比較有用的，但是畢竟產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界有著本質(zhì)的區(qū)別，產(chǎn)業(yè)界要賺錢，學(xué)術(shù)界就是寫文章，呵呵，都知道文章是怎么回事。
最后，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，無論是IM，web Service，Blog等等都需要一些方向建立一些成功的小應(yīng)用，我喜歡的幾個地方有clickstream，cloud，tag system。讓我們一起期待著在web上也有類似CRM這種應(yīng)用時代的到來，預(yù)祝Web Mining越做越好！
雜文一篇，牛人不要罵，呵呵