누가 데이터 광부가 될 수 있습니까? - 인형

데이터 마이닝에 관한 몇 가지 뉴스 보고서를 읽은 경우 뇌 수술보다 더 복잡하다는 인상을 받았을 것입니다. 그렇지 않습니다. 데이터 광부가 자신에 대해 알지 못하는 것을 알 수 있다고 들었을 것입니다. 그럴리가. 데이터 마이닝을 시작하기 위해 Ph.D와 많은 데이터가 필요하다고 들었을 수도 있습니다. 그건 말도 안됩니다.

데이터 광부가 될 수 있습니다.

데이터 마이닝은 많은 직업에 종사하는 사람들이 일상 업무 결정을 내리는 데 필요한 더 나은 정보를 얻기 위해 업무에 통합 된 것입니다. 데이터 마이닝은 모든 분야에 적용될 수 있으며, 많은 실제 데이터 마이너는 첫 번째 프로젝트에서 긍정적 인 수익을 창출했습니다.

그렇다면 누가 데이터 광부가 될 수 있습니까? 할 수있어.

데이터 마이닝은 고급 학위를 가진 사람들의 독점적 인 영역이 아닙니다. 통계 전문가이거나 엄청난 양의 데이터가 필요하지 않습니다.

데이터 마이닝은 자신의 비즈니스와 과제를 잘 이해하고 일반 컴퓨팅 (예: 사무실 응용 프로그램 및 기타 비즈니스 소프트웨어 사용)에 익숙하고 괜찮은 사람 숫자의 파악 (예: 그래프와 표를 올바르게 해석 할 수있는 능력).

데이터 마이너 역시 인내심과 시간을 들여 프로세스에 전념해야합니다. 데이터 마이닝은 대안에 비해 빠르지 만 즉각적인 것은 아닙니다.

뉴욕 소방서는 건물을 화재 위험에 빠뜨릴 수있는 요소를 식별하기 위해 데이터 마이닝을 사용합니다. 데이터 광부들은 수십개의 위험 요소를 파악하고 300,000 개가 넘는 뉴욕시 건물에 대해 화재 위험 점수를 산출 할 수있는 모델을 개발했습니다. 검사관은이 점수를 사용하여 먼저 검사 할 건물을 결정합니다. 그들의 목표는 화재 횟수를 줄이고 뉴요커들의 삶을 보호하는 것입니다.

• 소매업: 아마존. com은 데이터 마이닝을 광범위한 데이터 리소스와 함께 사용하여 각 고객에게 개별화 된 제품 권장 사항을 제공합니다. 이 거대 소매상은 제공 할 제품을 결정하기 위해 데이터를 사용하는 것이 아닙니다. 또한 웹 사이트의 모든 기능 및 외관면을 테스트하고 이메일을 통해 매출 증대에 대한 세부 정보를 발견합니다.

• 의료 및 설문 조사: 흡연은 수백만 명의 미국인의 생명과 건강을 위협합니다. 질병 통제 센터의 학술 및 상업적 이익을위한 파트너십은 설문 조사와 함께 데이터 마이닝을 사용하여 청소년의 흡연을 효과적으로 막을 수있는 메시지를 확인하고 그 정보를 금연 광고 캠페인의 기초로 사용했습니다.

• 데이터 마이닝 지식 사용 데이터 광부가 되려면 새로운 것을 발견해야합니다. 새로운 데이터 분석 방법, 데이터 마이닝 프로세스 및 발견을 평가하고 테스트하는 방법을 찾을 수 있습니다. 새로운 도구를 사용해보십시오. 데이터를 새로 만들거나 정부 또는 상업 소스에서 가져올 때 데이터를 얻는 데 필요한 리소스를 넓힐 수 있습니다.

하지만 이미 데이터 마이닝을위한 가장 귀중한 리소스, 즉 비즈니스에 대한 지식을 보유하고 있습니다. 당신은 누가 무엇을 어떻게하는지 알고 있습니다. 당신은 당신의 데이터가 어떻게 얻어 졌는지를 안다. 당신은 당신의 문제에 대한 어떤 해결책이 가능한지 많이 알 수 있습니다. 해당 정보에 대한 수학, 컴퓨터 또는 소프트웨어 대체품이 없습니다.

당신은 또한 당신의 조직에 누가 있는지에 대해서도 알고 있습니다. 즉, 관련 비즈니스 지식의 광범위한 저장소, 동료 및 기타 동료의 마음에 담긴 지식을 활용할 수 있습니다. 이것은 데이터 마이닝에 사용할 수있는 가장 가치있는 리소스이며 이미 사용자가 사용하고 있습니다.