學(xué)習(xí)中的快樂，產(chǎn)生于對學(xué)習(xí)內(nèi)容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學(xué)習(xí)的，只是學(xué)習(xí)的方法和內(nèi)容不同而已。我們想要好好寫一篇心得體會，可是卻無從下手嗎？以下我給大家整理了一些優(yōu)質(zhì)的心得體會范文，希望對大家能夠有所幫助。

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告一

于大部份營銷者來說，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個(gè)最重要的營銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對曾訪問您網(wǎng)站的用戶進(jìn)行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)時(shí)向其展示廣告。此手段之所以重要是因?yàn)樵诘谝淮谓佑|中真正轉(zhuǎn)化為購買的只占2%，而沒有產(chǎn)生購買就離開網(wǎng)站的人群體高達(dá)98%。網(wǎng)站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經(jīng)訪問了您的網(wǎng)站一次，這意味著他們確實(shí)對您的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣。當(dāng)你不斷向這些用戶顯示相關(guān)的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網(wǎng)站再定向技術(shù)聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因?yàn)樗荒軌蚋采w到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對于廣告主來說，網(wǎng)站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會在無形中扼殺銷售機(jī)會。

其實(shí)無論是廣告數(shù)據(jù)或購買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來，而網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實(shí)現(xiàn)定位營銷的不二之選。隨著技術(shù)不斷革新，廣告主精細(xì)化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會簡單地對比幾大定位技術(shù)，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營銷的精細(xì)化定位潛力只有在大數(shù)據(jù)的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數(shù)據(jù)金字塔劃分出了數(shù)據(jù)的四個(gè)層級。最底層是廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)，是關(guān)于廣告位置和其表現(xiàn)的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網(wǎng)頁的位置、以往的點(diǎn)擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標(biāo)。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場上的數(shù)據(jù)提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數(shù)據(jù)。這些不會涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會被分析，并劃分為不同的群組，例如性價(jià)比追求者、網(wǎng)購達(dá)人等。有了受眾分類數(shù)據(jù)，廣告主可以在互聯(lián)網(wǎng)上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數(shù)據(jù)的針對性更強(qiáng)，也能帶來比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)換率，因?yàn)樗峁┝讼M(fèi)者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動機(jī)數(shù)據(jù)。搜索再定向是個(gè)用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會購物的用戶，因?yàn)樗麄円呀?jīng)開始搜索與廣告主產(chǎn)品相關(guān)的信息了。那些具有高商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們再定向到自己的產(chǎn)品信息上來。

而位居數(shù)據(jù)金字塔頂端的是站內(nèi)客戶數(shù)據(jù)，這指的是用戶在廣告主網(wǎng)站上的用戶行為數(shù)據(jù)，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶通常是那些已經(jīng)了解過品牌并且對公司也熟悉的一群人。

對于廣告主來說，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨(dú)具價(jià)值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個(gè)廣告主都首先會關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺和廣告交易平臺都能輕易獲得的。同時(shí)，那些與用戶需求和偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營銷。因此，要想針對性地影響消費(fèi)者購買路徑的每個(gè)過程，我們就需要把這四層的數(shù)據(jù)分析整合，才能制定一個(gè)更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個(gè)真實(shí)的案例，讓廣告主明白應(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，制定覆蓋消費(fèi)者購買路徑的精準(zhǔn)定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點(diǎn)擊的客戶，國內(nèi)最知名的電子商務(wù)網(wǎng)站之一，希望能提高roi(投資回報(bào)率)和線上交易數(shù)量

挑戰(zhàn)：客戶已經(jīng)使用了網(wǎng)站再定向技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)較好的roi，但是，從再站內(nèi)定向所帶動的交易數(shù)量開始有下降的趨勢。

優(yōu)化策略︰利用多重?cái)?shù)據(jù)的整合，提升轉(zhuǎn)化漏斗每一階段的人群數(shù)目，以提升總轉(zhuǎn)化量

第一步：網(wǎng)站再定向

廣告主會發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來的購買轉(zhuǎn)化量有限，這是因?yàn)榇蟛糠輳V告主只會再定向曾經(jīng)將商品加入購物車的訪客。要想提升網(wǎng)站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據(jù)用戶瀏覽過的頁面進(jìn)行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對性的內(nèi)容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數(shù)量的基數(shù)大幅增加。在短短兩個(gè)星期內(nèi)，交易數(shù)量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購買第三方受眾分類數(shù)據(jù)

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復(fù)進(jìn)入網(wǎng)站及購買的可能性。但同時(shí)，廣告主還應(yīng)該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉(zhuǎn)化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關(guān)鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會關(guān)注第三方受眾分類數(shù)據(jù)中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進(jìn)行精準(zhǔn)投放。

在進(jìn)行搜索再定向及購買受眾數(shù)據(jù)后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費(fèi)cpa下降29%，同時(shí)增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)進(jìn)一步擴(kuò)大客戶的數(shù)量

用戶來進(jìn)行定位廣告投放。xmo的算法可以對比客戶的crm消費(fèi)者數(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會有特定的購買傾向。在這個(gè)案例中，xmo能通過機(jī)器學(xué)習(xí)來不斷產(chǎn)生新的受眾，平均每周能夠細(xì)分出一個(gè)有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標(biāo)受眾群和由機(jī)器學(xué)習(xí)鎖定的新目標(biāo)受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)算法來模擬背后機(jī)制和預(yù)測行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機(jī)器學(xué)習(xí)來抓取現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特征來預(yù)測未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數(shù)據(jù)并加入庫中。機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的就是開發(fā)出能智能識別復(fù)雜模式并能智能化決策的算法。

觀點(diǎn)總結(jié)

多渠道數(shù)據(jù)的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現(xiàn)。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數(shù)，并會為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數(shù)據(jù)整合后的定向還能促進(jìn)消費(fèi)者購買漏斗的每一個(gè)過程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實(shí)際上，廣告主應(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動機(jī)數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機(jī)器學(xué)習(xí)，都能促進(jìn)購買漏斗的頂端訪客數(shù)量的增加。結(jié)合上創(chuàng)意的策略定制、精準(zhǔn)的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告二

一、為了提高我省工商行政管理機(jī)關(guān)電子政務(wù)應(yīng)用水平，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理，明確數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)檢查、數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)安全工作的職責(zé)，制定本制度。

二、本制度所稱數(shù)據(jù)傳輸是指我省各級工商行政管理機(jī)關(guān)對批量信息數(shù)據(jù)或規(guī)定信息數(shù)據(jù)的發(fā)送、接收過程；數(shù)據(jù)檢查是指對要發(fā)送數(shù)據(jù)和已接收數(shù)據(jù)的正確性、完整性、邏輯性檢查；數(shù)據(jù)庫管理是指對本工商行政管理機(jī)關(guān)和所屬下級工商行政管理機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)庫的管理；數(shù)據(jù)安全是指對于數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)庫的信息安全管理。

三、各級工商行政管理機(jī)關(guān)信息中心（含信息化歸口管理部門，以下簡稱信息中心）負(fù)責(zé)牽頭實(shí)施數(shù)據(jù)管理，工商行政管理機(jī)關(guān)各工作部門應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)更新工作，不斷提高數(shù)據(jù)應(yīng)用工作水平，配合做好相關(guān)數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量保證工作。

四、數(shù)據(jù)傳輸

（一）信息中心應(yīng)落實(shí)各級工商行政管理機(jī)關(guān)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員，明確管理職責(zé)，每日對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情景進(jìn)行檢查，如實(shí)記錄網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行日志，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障及時(shí)予以排除，確保工商行政管理網(wǎng)絡(luò)通暢運(yùn)行。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行日志應(yīng)包括運(yùn)行日期、各個(gè)端口運(yùn)行狀況、服務(wù)器工作狀況、通信設(shè)備工作狀況、故障處理排除情景、職責(zé)人員簽名等資料。

（二）網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員對要發(fā)送信息、數(shù)據(jù)應(yīng)進(jìn)行最終檢查，對有缺、錯(cuò)、漏項(xiàng)的應(yīng)要求錄入部門進(jìn)行補(bǔ)正，對違反網(wǎng)絡(luò)安全有關(guān)規(guī)定或存在安全隱患的應(yīng)拒絕發(fā)送。信息數(shù)據(jù)發(fā)送完成后，應(yīng)及時(shí)通知接收方查收。

（三）接收方網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員應(yīng)及時(shí)對接收數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)益出、數(shù)據(jù)斷點(diǎn)、接收失敗應(yīng)及時(shí)排除問題并通知發(fā)送方重新發(fā)送，確保數(shù)據(jù)庫的完整。

（四）不經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員處理的直報(bào)信息、數(shù)據(jù)，由發(fā)送部門和接收部門按照上述要求進(jìn)行處理，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員應(yīng)給予技術(shù)幫忙。

（五）在啟動應(yīng)急預(yù)案時(shí)，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員應(yīng)按照應(yīng)急預(yù)案要求，確保網(wǎng)絡(luò)暢通并及時(shí)發(fā)送、接收信息數(shù)據(jù)。

五、數(shù)據(jù)檢查

（一）各級信息中心應(yīng)按照《貴州省工商行政管理機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查制度》規(guī)定的辦法，定期或不定期組織數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，經(jīng)過堅(jiān)持不懈的開展這項(xiàng)工作，促進(jìn)工商行政管理機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量的不斷提高。

（二）數(shù)據(jù)檢查項(xiàng)目，應(yīng)根據(jù)上級金信工程建設(shè)要求和本地開展電子政務(wù)建設(shè)的實(shí)際，針對存在的問題具體擬訂。

（三）對于在數(shù)據(jù)檢查中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，應(yīng)在三個(gè)工作日內(nèi)及時(shí)通報(bào)相關(guān)單位進(jìn)行補(bǔ)正和重傳，相關(guān)單位接到通報(bào)后，應(yīng)在七個(gè)工作日內(nèi)完成補(bǔ)正和重傳工作，確因工作量大等原因，不能在七個(gè)工作日內(nèi)完成的，應(yīng)及時(shí)報(bào)告上級信息中心，并組織力量在最短時(shí)光內(nèi)完成補(bǔ)正和上傳工作。

（四）對于在檢查中發(fā)現(xiàn)的擅自改變數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，擅自違反或擴(kuò)大數(shù)據(jù)指標(biāo)邏輯內(nèi)涵進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)，應(yīng)比照前款規(guī)定及時(shí)予以糾正和補(bǔ)傳。

（五）各有關(guān)部門對于數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和補(bǔ)正上傳工作應(yīng)當(dāng)積極配合，不得設(shè)置人為障礙或無故拖延。

六、數(shù)據(jù)庫管理

（一）各級工商行政管理機(jī)關(guān)信息中心應(yīng)指定專人負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)庫的管理，數(shù)據(jù)庫管理人員應(yīng)明確管理職責(zé)，定時(shí)對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢查，檢查情景應(yīng)記入運(yùn)行日志。

（二）數(shù)據(jù)庫管理人員應(yīng)視工作量情景，以不影響工作為原則，每1～5天進(jìn)行一次數(shù)據(jù)備份。不得因數(shù)據(jù)備份不及時(shí)、不完整造成工作損失。

（三）數(shù)據(jù)庫管理人員發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫不安全隱患或xx威脅時(shí)，應(yīng)采取措施加以預(yù)防或制止，必要時(shí)能夠切斷用戶接入并向有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)報(bào)告，安全隱患或xx威脅消除后，應(yīng)及時(shí)將切斷用戶接入。

（四）計(jì)算機(jī)使用人員應(yīng)自覺理解數(shù)據(jù)庫管理人員的監(jiān)督，不得在非涉密計(jì)算機(jī)上錄入、傳輸、查詢、保存涉密信息數(shù)據(jù)，不得在非涉密計(jì)算機(jī)上安裝、運(yùn)行涉密程序、軟件，不得使用非涉密計(jì)算機(jī)聯(lián)接、訪問涉密信息網(wǎng)絡(luò)。未經(jīng)許可，不得擅自下載、安裝、使用與工作無關(guān)的程序、軟件。

（五）數(shù)據(jù)庫批量錄入、查詢必須做好書面記錄，如實(shí)記載錄入查詢的時(shí)光、數(shù)量、錄入查詢?nèi)诵彰扔嘘P(guān)情景。

（六）數(shù)據(jù)庫中的過期、冗余數(shù)據(jù)每半年進(jìn)行一次清理，清理中發(fā)現(xiàn)需要刪除的數(shù)據(jù)，應(yīng)書面報(bào)省局信息中心，經(jīng)核對批準(zhǔn)后方能進(jìn)行。未經(jīng)正式批準(zhǔn)，不得擅自刪除數(shù)據(jù)。

（七）數(shù)據(jù)庫上傳和接收數(shù)據(jù)，按照本規(guī)定第四條辦理。

七、各級信息中心應(yīng)采取切實(shí)有效的措施，保證工商行政管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的貫徹執(zhí)行。在應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系有不滿足、不適應(yīng)工作需要的問題，應(yīng)及時(shí)書面報(bào)省局信息中心，由省局信息中心統(tǒng)一做出修改。不得擅自增加、減少或改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

八、數(shù)據(jù)管理職責(zé)

（一）因違反上述規(guī)定導(dǎo)致工商行政管理機(jī)關(guān)行政許可出現(xiàn)過錯(cuò)的，按照國家有關(guān)規(guī)定和《貴州省工商行政管理機(jī)關(guān)行政許可過錯(cuò)職責(zé)追究暫行辦法》追究有關(guān)人員的職責(zé)；因違反上述規(guī)定導(dǎo)致工商行政管理機(jī)關(guān)行政執(zhí)法出現(xiàn)過錯(cuò)的，按照國家有關(guān)規(guī)定和《貴州省工商行政管理機(jī)關(guān)執(zhí)法過錯(cuò)職責(zé)追究辦法》追究有關(guān)人員的職責(zé)。

（二）因違反上述第四條第（二）款、第六條第（三）款、第（四）款規(guī)定，造成泄密的，依據(jù)國家安全保密和計(jì)算機(jī)安全管理有關(guān)規(guī)定追究有關(guān)人員的職責(zé)。構(gòu)成犯罪的，移送司法機(jī)關(guān)追究刑事職責(zé)。

（三）除以上情形以外，如違反上述規(guī)定，視情景每次扣減該單位績效分1～5分，個(gè)人職責(zé)的追究辦法，由被扣分單位研究決定。

九、本規(guī)定適用于我省各級工商行政管理機(jī)關(guān)的各類信息數(shù)據(jù)管理。

十、本規(guī)定自公布之日起執(zhí)行。

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告三

職責(zé)：

負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)治理體系和流程

負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺及大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工作，深度理解公司產(chǎn)品業(yè)務(wù)方向和戰(zhàn)略，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)簽及數(shù)據(jù)建模;

深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作邏輯，利用數(shù)據(jù)分析手段對業(yè)務(wù)運(yùn)作進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測、分析、統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題并提出行動建議;

對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，同時(shí)能應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行場景預(yù)測;

部門領(lǐng)導(dǎo)交代的其他事項(xiàng)。

任職資格：

1、本科以上學(xué)歷，應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等和數(shù)據(jù)處理高度相關(guān)專業(yè)，3年及以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn);

2、熟悉數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)建模、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)管理方法論，并有一定的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);

3、根據(jù)特定的業(yè)務(wù)場景、分析需求，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、分析、挖掘、輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告;

4、熟練使用至少2種數(shù)據(jù)分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office軟件(word/excel/ppt等)

5、熟悉hadoop生態(tài)環(huán)境，了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用

6、熟練使用tableau\python\r等工具，具有文本分析、大數(shù)據(jù)用戶畫像分析、標(biāo)簽處理相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

7、有政務(wù)大數(shù)據(jù)等相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

8、具有較好的溝通協(xié)調(diào)能力、團(tuán)隊(duì)合作能力、文檔編寫能

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告四

職責(zé)：

1. 對接風(fēng)控模型團(tuán)隊(duì)，參與模型技術(shù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)提取清洗、數(shù)據(jù)衍生變換、模型開發(fā)、模型驗(yàn)證評估到最終模型實(shí)施的項(xiàng)目全生命周期，解決不同場景下的風(fēng)控業(yè)務(wù)問題，包含但不限于審批、貸中管理、催收和反欺詐等。;

2.了解結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘方法，熟悉統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)等量化建模方法。

3.協(xié)助部門建立風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫，了解同行業(yè)最新模型及分析技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行模型優(yōu)化;

4、完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作

技能：

1、熟悉scala、java、python語言

2、熟悉sql，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如：mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各類數(shù)學(xué)算法，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有系統(tǒng)和算法的不足，提出改進(jìn)的算法并推動實(shí)現(xiàn)

4、了解大數(shù)據(jù)hadoop、spark生態(tài)系統(tǒng)組件

5、良好的溝通、學(xué)習(xí)、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力

6、有統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)學(xué)知識，海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告五

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)公司的大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)倉架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì);

2、負(fù)責(zé)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成輿情分析相關(guān)的挖掘方案設(shè)計(jì);

3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)研發(fā)組團(tuán)隊(duì)管理;

4、負(fù)責(zé)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成輿情平臺的方案文檔撰寫、迭代開發(fā);

5、負(fù)責(zé)研發(fā)規(guī)范制定，研究行業(yè)前沿技術(shù);

6、參與產(chǎn)品規(guī)劃及設(shè)計(jì)討論。

任職要求：

1、本科五年工作經(jīng)驗(yàn)及以上，有至少五年的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，有nlp或ai相關(guān)經(jīng)驗(yàn);

2、有很強(qiáng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)能力和良好的表達(dá)能力;

3、有一定的項(xiàng)目管理及團(tuán)隊(duì)管理能力;

4、精通hadoop、spark生態(tài)圈中的常用組件原理及應(yīng)用;

6、理解媒體業(yè)務(wù)，精通數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃和設(shè)計(jì);

5、精通掌握java或python編程，有性能調(diào)優(yōu)能力;

4、熟悉nlp算法原理及應(yīng)用;

6、對新生事物或者新技術(shù)有濃厚興趣，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。

描寫大數(shù)據(jù)導(dǎo)論的課后心得體會報(bào)告六

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)公司新業(yè)務(wù)方向平臺大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的搭建及后期數(shù)據(jù)處理體系的升級和優(yōu)化，不斷提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。為公司未來方向性產(chǎn)品提供大數(shù)據(jù)底層平臺的支持和保證。

2.負(fù)責(zé)制定大數(shù)據(jù)平臺調(diào)用約束和規(guī)范;

3.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)方向技術(shù)難題的解決，以及代碼質(zhì)量的把控;

4.作為大數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)的leader,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺開發(fā)團(tuán)隊(duì)建設(shè)與人才梯隊(duì)培養(yǎng)，分享技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，撰寫相關(guān)技術(shù)文檔指導(dǎo)和培訓(xùn)工程師。

任職要求：

1.熱衷于大數(shù)據(jù)技術(shù)，并能平衡大數(shù)據(jù)性能、穩(wěn)定性、擴(kuò)展性多重要素進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化;

2.熟悉服務(wù)器基本知識，能夠評估系統(tǒng)硬件性能瓶頸;

3.掌握linux操作系統(tǒng)的配置，管理及優(yōu)化，能夠獨(dú)立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類問題，并能提供解決問題的理論依據(jù);

4.精通java服務(wù)器編程，熟悉jvm原理，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)有較為深刻的理解;

5.精通elasticsearch、redis、hadoop、kafka、zookeeper、yarn、hbase、spark底層架構(gòu)，熟悉原理、源碼、集群部署，包括參數(shù)優(yōu)化、bug修復(fù)，貢獻(xiàn)過代碼或提交過bug者優(yōu)先

6.具備數(shù)據(jù)中心資源管理、監(jiān)控、調(diào)度等系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，具備分布式系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

7.具有應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理的項(xiàng)目開發(fā)、維護(hù)超過兩年的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

8.具有良好的文檔編寫能力，可進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)。