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）是資料庫知識發現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現，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現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，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、進行商業統計分析、預測。熟練掌握Microsoft Office軟件，包括Excel和PowerPoint中的統計圖形技術。

對于這個職業，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。

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

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，從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。數據采集分析專員很容易獲得行業經驗，在分析過程中能夠輕易把握行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，如果想在某行創業，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代市場營銷科學必不可少的關鍵環節，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