大数据

数据分析或数据挖掘的岗位有哪些

2024-10-21 16:50:00　|　来源：企业IT培训

数据分析或数据挖掘的岗位有多种，以下是一些常见的岗位及其简要介绍：

1、大数据项目经理：负责大数据产品的规划、宣传和产品推广，以及业务文档的编写、业务原型的开发。同时，支持项目经理的需求工作。

2、大数据工程师：参与大数据平台建设，结合应用需求发现潜在特征，规划应用场景，挖掘现有数据价值，驱动业务发展。从场景和问题出发，运用内外部数据对业务数据进行场景识别，发现和挖掘大数据价值。负责业务数据分析，包括数据建模、算法实现、分析应用、结果评估等。

3、大数据分析挖掘岗：结合银行业务领域重点任务，通过数据分析支持精准营销、客户服务、智能风控、运营优化等工作。负责数据挖掘建模工作，参与数据产品的规划、设计及实施。针对业务需求开展数据应用系统需求分析、设计、开发、项目管理工作。对分行数据分析挖掘工作提供技术支持，并对相关人员进行文化宣贯和技能培训。

4、数据产品分析师(银行/大数据/风险方向)：梳理产品需求、规划产品功能、设计产品逻辑、参与产品建模及内容制作，并制作产品原型、编写PRD等文档。根据公司数据资源深度分析，挖掘数据价值。通过数据分析发现并解决问题，提供实施方案。跟进产品全生命周期，以及其间的各部门协调工作。

5、大数据科学家：根据业务需求，进行大数据风控模型设计和开发，包括但不限于用户画像、信用风险模型、欺诈风险模型、行为评分模型等、贷后风险模型。负责评分模型相关策略制定，跟进模型实施上线。负责模型验证，撰写验证报告，结合模型和验证结果，进行模型优化。

6、数据分析师：负责和支撑各部门相关的报表;建立和优化指标体系;监控数据的波动和异常，找出问题;优化和驱动业务，推动数据化运营;找出可增长的市场或产品优化空间;输出专题分析报告。

7、数据挖掘工程师：要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。从概念上说，数据挖掘是一种方式，机器学习是一门方法/学科。数据挖掘的范围更广，可以通过机器学习，但也可以借助其他算法。

8、商业分析师：组织大家开会、调研访谈、写汇报材料、分析经营情况、做些战略规划。相比数据更看重思维方法论。

此外，还有数据工程、策略产品、数据运营、经营分析等岗位，这些岗位在数据流向的不同环节中发挥着不同的作用。

以上岗位仅为数据分析或数据挖掘领域中的一部分，具体岗位名称和职责可能因企业而异。随着技术的不断发展和企业需求的不断变化，新的岗位也可能会不断涌现。