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技能要求：具有丰富的数据分析，挖掘，和数据仓库建模的项目实践经验，擅长常用的统计方法如：线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类、分群等，熟悉主流统计分析软件，数据挖掘的常用算法，能够进行海量数据处理和挖掘。
随着我国经济社会的不断发展，科学技术也飞速进步，网络信息化在我国迅速发展让我国加快迈进大数据分析时代，人们的生活也因此更加便利。

可视化分析技术可以将数据以一种容易理解的方式呈现出来，它对抽象信息进行处理通过计算机直观的表示，帮助用户地理解信息并发现其中的规律做出合理的判断。

强化学的本质是教会计算机自动进行决策，并且连续的做出决策，其理论框架是马科夫决策过程（MDP）。对大数据进行分析终的目的是发现数据中的规律，进而帮助做出决策，大量的数据不进行可视化处理往往难以理解。

以下是数据可视化的几种类型：文本可视化：文本可视化可以较为直观地展示出文本的优势以及特点。网络可视化：对大数据进行分析的过程中网络关联是较为常见的一种关系，依据连接拓扑和网络节点之间的关系，将隐藏于网络中的关系直观的展示出来。
大数据时代下，网络信息技术的不断发展完善，许多人越来越喜欢通过网络进行消费，由于消费者的消费浏览搜索记录都是公开的。

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