- 结合具体业务场景，快速了解业务，发现潜在的特征模型，挖掘现有数据的价值，驱动业务发展和运营；
- 从场景和问题出发，灵活运用内外部数据，对业务数据进行场景识别，规划、发现、挖掘企业大数据价值；
- 利用统计或者机器学习算法，独立或者合作进行大数据分析，包括但不限于从数据库（HDFS、MongoDB等）中读取数据、数据清洗、数据探索、相关性分析等；
- 数据预处理，包括但不限于特征工程等；
- 数据挖掘模型选择、训练、调参、上线等；
- 对模型进行评估，并持续改进。
数据分析师
2019-04-24 17:12:57 来源： 评论：0 点击：
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