從事數據挖掘這行的話我還需具備哪些條件（硬件、軟件）？

在人工智能領域，數據挖掘（Data Mining）是資料庫知識發(fā)現(xiàn)KDD（Knowledge Discovery in Databases )中的一個步驟，通過它可以從大量數據中獲取有價值又新穎的信息。最著名的例子是，在沃爾瑪一家超市里，尿布和啤酒赫然擺在一起出售。奇怪的貨品擺放讓尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。原來是沃爾瑪通過數據挖掘發(fā)現(xiàn)，跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！在美國，一些年輕父親下班后經常要到超市買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也會為自己買一些啤酒。瞧，數據挖掘真的可以發(fā)現(xiàn)一些潛伏在水面之下的秘密。一份報告指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。

從目前來看，從事數據挖掘工作，需要有較強的數學功底和扎實的統(tǒng)計學功底。在計算機技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系統(tǒng)，熟悉DB2/Oracle等大型關系數據庫，具備Shell/Perl/TCL/C/C++等編程能力，能夠自編挖掘算法、進行商業(yè)統(tǒng)計分析、預測。熟練掌握Microsoft Office軟件，包括Excel和PowerPoint中的統(tǒng)計圖形技術。

對于這個職業(yè)，目前市場提供的培訓有Oracle數據倉庫與數據挖掘培訓、SAS全球專業(yè)認證和SPSS中國的培訓，國內則有國家數據分析師（NTC-CCDA）認證培訓。

除了專業(yè)知識還需要有一定的行業(yè)知識。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業(yè)、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面，若你想從事某個行業(yè)的數據挖掘，還需要盡快深入了解這個行業(yè)。

此外，你還需要有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作，因為數據挖掘涉及方方面面的關系，非常講求公司內部的合作。

當然，良好的客戶溝通能力也很重要。要掌握一些CRM（客戶關系管理）知識和理念，明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望，讓模型維護人員了解并掌握數據挖掘方法論及建模實施能力。你還要善于將挖掘結果和客戶的業(yè)務管理相結合，向客戶提供有價值的可行性操作方案。

這一行的職位除了技術要求很高的數據挖掘和算法工程師外，還有數據采集分析專員、市場數據分析師。數據采集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，從中挖掘出規(guī)律性的信息來指導公司的戰(zhàn)略方向。數據采集分析專員很容易獲得行業(yè)經驗，在分析過程中能夠輕易把握行業(yè)的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，如果想在某行創(chuàng)業(yè)，從數據采集分析專員干起是一個不錯的選擇。而市場數據分析師是現(xiàn)代市場營銷科學必不可少的關鍵環(huán)節(jié)，市場數據分析師可以根據產品結合目標市場顧客的家庭收入、教育背景和消費趨向分析出哪些地區(qū)的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告成為客戶?？梢哉f，他們能為直接面向客戶的市場營銷提供極大的幫助