1、分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

2、预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

3、关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

4、预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

1、数据规划师

在一个产品设计之前，为企业各项决策提供关键性数据支撑，实现企业数据价值的最大化，更好地实施差异化竞争，帮助企业在竞争中获得先机。

2、数据工程师

大数据基础设施的设计者、建设者和管理者，他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时，他们的架构还可确保系统能够平稳运行。

3、数据架构师

擅长处理散乱数据、各类不相干的数据，精通统计学的方法，能够通过监控系统获得原始数据，在统计学的角度上解释数据。

4、数据分析师

职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进找到关键点。