人工智能/数据挖掘是做什么的

数据挖掘是指从大量的数据中发现模式、关联、趋势和隐藏的知识，并应用于业务决策和问题解决的过程。在人工智能领域中，数据挖掘职位的职业定义如下：

1. 数据分析和准备：数据挖掘专家负责收集、整理和准备数据，包括数据清洗、转换和集成等过程，确保数据的质量和一致性。

2. 特征选择和变换：数据挖掘专家通过选择和变换数据集中的特征，减少维度、降低复杂性和噪声，提高模型的准确性和性能。

3. 模型选择和建立：数据挖掘专家选择合适的数据挖掘算法和模型，根据问题的需求和约束建立模型，并进行模型的训练和评估。

4. 数据挖掘和分析：数据挖掘专家运用数据挖掘技术和算法，挖掘数据中的模式、关联、趋势和预测，提供有关业务问题的洞察和解决方案。

5. 模型评估和优化：数据挖掘专家评估挖掘模型的准确性和可靠性，进行模型的优化和改进，提高模型的性能和适应性。

6. 报告和可视化：数据挖掘专家将挖掘结果进行总结和报告，使用可视化工具和技术呈现数据和分析结果，向业务决策者提供数据驱动的见解。

数据挖掘专家需要具备以下技能和知识：

1. 熟悉数据挖掘算法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。
2. 掌握数据分析和统计方法，了解数据预处理和特征工程技术。
3. 熟悉数据挖掘工具和软件，例如Python中的Scikit-learn、R语言中的caret等。
4. 具备数据解读和故事讲述能力，能够将复杂的数据结果转化为易理解的形式。
5. 具备问题解决和逻辑思维能力，能够分析和理解实际业务问题，并提供相应的解决方案。
6. 具备团队合作和沟通能力，能够与团队成员和相关部门合作，共同完成数据挖掘项目。

数据挖掘专家可以在各行业的企业、金融机构、市场研究公司、互联网企业等从事数据挖掘工作。职业发展方向包括数据科学家、业务分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。