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数据分析师、数据挖掘分析师、投资(风险)分析师、精算师、注册会计师...

数据分析和数据挖掘属于完全不同的两个职位，唯一的共同点可能是数据，数据分析一般工作是做报表，各种基本的数据图表你可以认为是数据分析做的。数据挖掘重在挖掘，和算法、模型、大数据结合比较深，本质上数据挖掘和算法工程师没有太多的区别，可能数据挖掘工程性强一点。

注册会计师是依法取得注册会计师证书并接受委托从事审计和会计咨询、会计服务业务的执业人员。注册会计师十分注重专业能力、综合素质和国际视野的培养，已成为各大企业和金融证券机构竞相争抢的对象，因此注册会计师队伍的需求还将进一步扩大。

统计就业方向有：市场调查分析师、数据分析师、数据挖掘工程师、精算师等。市场调查分析师 市场分析师是市场调研方面的专业人才，主要工作是借助一系列的市场调查，对其掌握的信息，进行专业的汇总、分析，最后通过分析结果做出及时、准确的策略。

数据挖掘中,我想做电信CRM的论文,想问一下在哪能找到客户的数据集?

1、如果你想要客户类的清单、账单或资料信息，这些是加密的哦，在数据库里用水印的措施进行管理的，而且多密钥的。你可以留下邮箱，我发点对你做挖掘有帮助的东西。

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3、使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。

4、CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。

综述数据挖掘的应用及发展趋势

1、将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

2、至于发展趋势嘛，目前IBM打出了智慧地球的战略，其本质就是数据分析与数据挖掘。

3、用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）的产生，因此，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。

4、海量数据挖掘在国家安全、国民经济和现代服务业中具有广泛应用，有助于提升网络环境下信息服务的质量，实现以人为本的信息服务。

5、不属于。数据挖掘是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法，结合了上述领域中的一些技术和方法，用于从大型数据库中提取有用的信息和知识，不属于综述。

6、目前，基于数据挖掘（特别是web数据挖掘）技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。4计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用 （1）电子商务中的web数据挖掘的过程。在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。