資料探勘是在大型資料集中發現模式的過程，涉及機器學習，統計學和資料庫系統交集處的方法。這是一個必不可少的過程，其中智慧方法被應用於提取資料模式。資料探勘是計算機科學的交叉學科，這個專業前景自然還是很好的。資料探勘過程的總體目標是從資料集中提取資訊並將其轉化為可理解的結構以供進一步使用。除了原始分析步驟之外，它涉及資料庫和資料管理方面，資料預處理，模型和推理考慮，興趣度量，複雜性考慮，發現結構的後處理，視覺化和線上更新。資料探勘是“資料庫中的知識發現”過程或KDD的分析步驟。不過實際上，資料探勘這個術語是不恰當的，因為目標是從大量資料中提取模式和知識，而不是資料本身的“挖掘”。資料探勘經常用於任何形式的大規模資料或資訊處理（收集，提取，倉儲，分析和統計）以及計算機決策支援系統的任何應用，包括人工智慧，機器學習和商業智慧。最初僅被命名為實用機器學習，而資料探勘這一術語只是出於營銷原因才產生的。通常，更一般的術語是（大規模）資料分析和分析，如果涉及到實際方法，人工智慧和機器學習則更合適。

和資料探勘相關的術語有資料捕撈，還有個詞是data snooping，指使用資料探勘方法對較大的人口資料集中的部分資料集進行抽樣，而這些資料集可能（或可能）太小，無法對任何有效性進行可靠的統計推斷髮現的模式。

首先簡單回答一下：資料探勘專業的前景非常不錯。

原因有如下幾點：

1. 工業界有大量挖掘資料的需求，所以職位的供應量也非常大

a. 電信行業廣泛利用資料探勘技術進行精準營銷；

b. 銀行業廣泛利用資料探勘進行風險控制；

c. 證券行業廣泛利用資料探勘技術進行股價預測和行情捕捉

d.網際網路行業利用資料探勘技術執行廣告投放最佳化、精準推薦以及資料化運營

2.各行各業都已經積累了大量運營資料探勘技術解決實際業務問題的成功案例

3.學界對資料探勘技術在實際業務的應用價值也基本形成共識，因此人才培養上也

已經初具規模。不過整體而言，目前還是有點供不應求。

資料探勘是在大型資料集中發現模式的過程，涉及機器學習，統計學和資料庫系統交集處的方法。這是一個必不可少的過程，其中智慧方法被應用於提取資料模式。資料探勘是計算機科學的交叉學科，這個專業前景自然還是很好的。資料探勘過程的總體目標是從資料集中提取資訊並將其轉化為可理解的結構以供進一步使用。除了原始分析步驟之外，它涉及資料庫和資料管理方面，資料預處理，模型和推理考慮，興趣度量，複雜性考慮，發現結構的後處理，視覺化和線上更新。資料探勘是“資料庫中的知識發現”過程或KDD的分析步驟。不過實際上，資料探勘這個術語是不恰當的，因為目標是從大量資料中提取模式和知識，而不是資料本身的“挖掘”。資料探勘經常用於任何形式的大規模資料或資訊處理（收集，提取，倉儲，分析和統計）以及計算機決策支援系統的任何應用，包括人工智慧，機器學習和商業智慧。最初僅被命名為實用機器學習，而資料探勘這一術語只是出於營銷原因才產生的。通常，更一般的術語是（大規模）資料分析和分析，如果涉及到實際方法，人工智慧和機器學習則更合適。

和資料探勘相關的術語有資料捕撈，還有個詞是data snooping，指使用資料探勘方法對較大的人口資料集中的部分資料集進行抽樣，而這些資料集可能（或可能）太小，無法對任何有效性進行可靠的統計推斷髮現的模式。

首先簡單回答一下：資料探勘專業的前景非常不錯。

原因有如下幾點：

1. 工業界有大量挖掘資料的需求，所以職位的供應量也非常大

a. 電信行業廣泛利用資料探勘技術進行精準營銷；

b. 銀行業廣泛利用資料探勘進行風險控制；

c. 證券行業廣泛利用資料探勘技術進行股價預測和行情捕捉

d.網際網路行業利用資料探勘技術執行廣告投放最佳化、精準推薦以及資料化運營

2.各行各業都已經積累了大量運營資料探勘技術解決實際業務問題的成功案例

3.學界對資料探勘技術在實際業務的應用價值也基本形成共識，因此人才培養上也

已經初具規模。不過整體而言，目前還是有點供不應求。