1. 数据挖掘前景如何具体有哪些
岗位是比较不错的，无论是在甲方还是在乙方，这个岗位都是比较瞩目的，在甲方公司的话一定要吃透业务，如果自己有追求不想论日子的话还是需要自己努力加油的，当然在甲方想要晋升除了能力之外就是处变能力，一定程度上说后者可能更重要；如果在乙方的话那就是实打实的要靠能力吃饭了，一般来说在乙方能学到更扎实、更时髦的技术，确实是能提高你的技术能力的。
要说到哪个公司靠谱的话，我觉得移动和电信都还不错，移动呢要稍微辛苦点，电信么稍微轻松点，这是相对而言啊，可能各省份或地市也有差别，乙方的话国内的华为，国外的sap、oracle、emc都还不错，像国内的ibm、hp这样的老牌个人感觉失去了企业文化，被潮流推着走。以上为一家之言，供你参考，有问题再追问。
2. 数据挖掘有前途吗
还不错，待遇也很好，负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；5、派驻或对口支持业务部门提供数据分析服务，与业务部门合作开展业务专题分析；6、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
3. 数据挖掘的发展前景
这个专业从总体上看还是比较好就业的。随着社会发展，各种信息犹如火山爆发一般能量巨大，为了应对工作和生活需要，此时信息检索与数据挖掘专业就显得非常重要，可以极大地提高工作效率，实现信息利用目的，随着形势发展，这方面人才需求猛增，相信你会被就业市场看好的。
4. 数据挖掘就业前景怎么样
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，末后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
5. 数据挖掘的前景如何
我做为一个挖机司机来讲我刚从学校出来也做过很多工作但是我是一个向远方想的一个人总感觉做什么也争不到什么钱以后有老婆孩子了怎么办外面的工作工资又很低以后的生活应该怎么办，我经常去一家茶馆喝茶老板就问我不上班今天我回答说干久了也没争什么钱就不干了老板就说了给我介绍一个挖机老板那时我就正式的加入这个行业干着干着就看到以后的方向,现在国家的建设工程这么大，挖机是一个不可能缺少的设备所以挖掘机是我一个非常看好的行业
6. 数据挖掘有前景吗
由于近两年来大数据较火，导致市场上要许多统计专业专业人才。
许多国內企业，都有紧急招募数据挖掘师或是数据分析师等；现阶段来看统计学就业方向主要是集中在政府部门及金融业领域。比如说统计局，文献情报中心，标准化研究院及国家信息中心这类政府机构。
在金融业领域，则与在美国的就业去向相近，比如说银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。
7. 数据挖掘的优势有哪些
优势：一是它的互动性，这种互动不仅表现在消费者对现有产品的发表意见和建议，更表现在消费者对尚处于概念阶段的产品的参与，这种参与将能够使企业更好地了解市场，洞察市场的潜在需求；
二是网络调研的及时性，一方面调研信息传递到用户的速度加快，另一方面用户向调研者的信息传递速度也加快了；
三是网络调研的便捷性和经济性，在整个调查过程中，调研者还可以对问卷进行及时修改和补充，而被调查者只需要具备电脑和上网条件就可以快速方便地反馈其意见。同时，对于反馈的数据，调查者也可以快速便捷地进行整理和分析，因为反馈的数据可以直接形成数据库。
四是它的可靠性和客观性，一方面由于企业站点的访问者一般都对企业产品有一定的兴趣，另一方面网络调研问卷的填写是自愿的，不是传统调研种的“强迫式”，所以填写者一般回答问题相对认真，调研结果可靠性高。同时，被访问者是在完全独立思考的环境中接受调研的，不受传统调研中人为因素的干扰，能最大限度地保证调查结果的客观性，所以这种基于现有客户和潜在客户的调研结果能很大程度上反应消费者的消费心态和市场的发展趋势，调研的结果比较客观，具有很高的可靠性。
五是它的跨时空性，通过互联网进行的网络调研可以24小时全天候进行，并且其调研对象可以是来自世界各地的。
六是它的成本非常低廉，比传统的调研速度快，成本低，效率高，方便数据挖掘。
劣势：可信度较低、浏览人群有限、需要经常更新、需要相关技
8. 数据分析和数据挖掘哪个前景好
数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。
对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。
数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。
数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。
数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？
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9. 数据挖掘的未来发展方向
这个是IT互联网公司的一个职位，数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。相当于互联网上的”专职编辑“。 这个岗位工作任务简单的，没什么技术含量。工资基本也不高，大部分3000-4000，很少有5000以上的。而且这类IT公司大部分都是民营公司，待遇不会太高。如果应聘上该职位，可以作为未来跳槽的平台，将来去更好的IT公司做数据库管理人员。
数据标注的话，现在大数据时代，做人工智能需要对海量的数据举行标注和分析，以后的方向可以往数据分析方向发展，当然，啊前提是你非常熟悉这个行业的各种数据。前期的技术含量确实不高，但是都是积淀，工资的话基本会在3000-5000，把我这些数据之后跳槽会有较好地发展， 我现在就在负责标注团队。目前在往数据挖掘方向转型。
10. 数据挖掘和开发哪个潜力大
两者完全不同！软件开发是根据需求（业务或个人），通过编程创建出一套可以满足需求或是解决问题的系统方案；而大数据开发是对“数据本身”的再次应用，主要是对系统方案所采集的数据，加以分类，分析，储存，挖掘，进而对决策者呈现及时准确的决策支撑。两者之间有先后的关联。