數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢感悟(六篇)

當(dāng)在某些事情上我們有很深的體會(huì)時(shí)，就很有必要寫一篇心得體會(huì)，通過寫心得體會(huì)，可以幫助我們總結(jié)積累經(jīng)驗(yàn)。那么心得體會(huì)怎么寫才恰當(dāng)呢？下面是小編幫大家整理的優(yōu)秀心得體會(huì)范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟一

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(duì)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(duì)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(duì)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(huì)在無形中扼殺銷售機(jī)會(huì)。

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(huì)簡(jiǎn)單地對(duì)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(jí)。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(chǎng)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(huì)涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會(huì)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(duì)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(dòng)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(huì)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?cè)俣ㄏ虻阶约旱漠a(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(duì)公司也熟悉的一群人。

對(duì)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(huì)關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺(tái)和廣告交易平臺(tái)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(duì)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(dòng)的交易數(shù)量開始有下降的趨勢(shì)。

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(huì)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(huì)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(duì)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(chǔ)存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺(tái)上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會(huì)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(duì)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(cè)出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)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(zhǎng)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(cè)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(shí)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(cè)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(shí)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(huì)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(dòng)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(huì)提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟二

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)需求調(diào)研、數(shù)據(jù)質(zhì)量治理、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型，為政府類客戶的應(yīng)用及業(yè)務(wù)發(fā)展提供決策支持;

2、根據(jù)政府的實(shí)際業(yè)務(wù)要求，與團(tuán)隊(duì)內(nèi)其他成員共同設(shè)計(jì)完成數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，建立數(shù)據(jù)分析的流程，規(guī)范和方法;共同探索用戶洞察，綜合運(yùn)用定性、定量的多種研究方法，深刻理解用戶，研究用戶不斷變化的訴求，研究行業(yè)同類產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，分析研究用戶的喜愛相關(guān)性，輸出用戶需求分析和滿足用戶需求的方向和方法;

3、對(duì)交付部門進(jìn)行數(shù)據(jù)需求支持，挖掘分析主題，開展數(shù)據(jù)分析工作，基于數(shù)據(jù)分析成果，為管理層和交付部門提供維護(hù)策略分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化建議，持續(xù)改進(jìn);

4、基于海量數(shù)據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，制定多維度獲取相關(guān)數(shù)據(jù)的策略;通過對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的挖掘，持續(xù)給出優(yōu)化、升級(jí)方案;完成上級(jí)交辦的其他工作。

任職要求：

1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè);5年以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)算法等相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

2、能熟練使用sql、spss、sas等統(tǒng)計(jì)相關(guān)軟件或工具，會(huì)數(shù)據(jù)建模者優(yōu)先考慮;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析，對(duì)數(shù)據(jù)具有足夠的敏感性、對(duì)數(shù)據(jù)分析極為細(xì)心，熟悉數(shù)據(jù)建模知識(shí)、數(shù)據(jù)挖掘理論，掌握數(shù)據(jù)分析體系方法，統(tǒng)計(jì)方法;

3、熟悉數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)流程，有類似業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)分析思路開闊;

4、熟悉聚類、決策樹、回歸、樸素貝葉斯算法、svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，有實(shí)際的算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;精通excel，掌握python、r、sas、spss等任一數(shù)據(jù)分析工具;熟悉sql腳本編寫快速準(zhǔn)確進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和處理，為決策提供數(shù)據(jù)支撐;有hadoop進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)hbase、hive操作熟練;熟悉storm或spark流計(jì)算開發(fā)技術(shù)，實(shí)際開發(fā)過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用者優(yōu)先 邏輯思維能力較強(qiáng)，能獨(dú)立思考和分析問題，善于將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘模型;

5、自我驅(qū)動(dòng)，快速學(xué)習(xí)能力，抗壓能力;

6、有政府類用戶數(shù)據(jù)治理分析經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，知名互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，有海量數(shù)據(jù)分析、處理經(jīng)驗(yàn)及大數(shù)據(jù)分析計(jì)算平臺(tái)的開發(fā)經(jīng)優(yōu)先。

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟三

一年以來，在移動(dòng)公司領(lǐng)導(dǎo)及同事的關(guān)心、支持下，本人盡責(zé)做好本職工作，現(xiàn)將一年以來的具體工作職責(zé)總結(jié)如下：

一、產(chǎn)品支撐工作

在進(jìn)行產(chǎn)品支撐工作的過程中，認(rèn)真學(xué)習(xí)移動(dòng)公司的各種產(chǎn)品，特別是我們的集團(tuán)產(chǎn)品，熟悉產(chǎn)品的具體操作，并在此基礎(chǔ)上，在客戶經(jīng)理挖掘到客戶需求后，根據(jù)客戶的具體需求合理組合產(chǎn)品，設(shè)計(jì)出真正滿足客戶需求的產(chǎn)品。同時(shí)經(jīng)過幾次移動(dòng)公司組織的產(chǎn)品經(jīng)理素質(zhì)提升培訓(xùn)，慢慢培養(yǎng)起自身的產(chǎn)品推介能力、客戶溝通能力;在平時(shí)本人也十分注重關(guān)注通訊產(chǎn)品方面的最新資訊，學(xué)習(xí)其中的一些成功案例，并且經(jīng)常思考這些案例能否真正運(yùn)用到客戶處，對(duì)有此需求的潛在客戶及時(shí)挖掘出此需求，制定具體方案，并陪同客戶經(jīng)理前往客戶處進(jìn)行產(chǎn)品推介，及時(shí)做好產(chǎn)品支撐工作，提高客戶的滿意度。

在與客戶達(dá)成一致意見、簽定協(xié)議后，對(duì)方案的實(shí)施過程進(jìn)行全面跟蹤：如某客戶處需要安裝互聯(lián)網(wǎng)專線，從派全業(yè)務(wù)建設(shè)需求單開始，先轉(zhuǎn)交我司技術(shù)支撐人員，待其做完資源勘探后發(fā)回于我，本人再提交給支撐中心，若終端配置以及布線超出的情況下，還需填寫配置申請(qǐng)單于集團(tuán)大客戶部主觀及經(jīng)理簽字后傳給支撐中心，最后支撐中心派施工單到我司網(wǎng)絡(luò)部，安排施工，施工開始后，經(jīng)常與施工隊(duì)以及客戶聯(lián)系，以便解決施工過程中的問題，確保按時(shí)完工，讓客戶及時(shí)使用，在客戶開始使用后，適時(shí)進(jìn)行上門或者電話拜訪，了解客戶使用情況以及存在的問題，將問題及時(shí)反饋給市公司，真正做好產(chǎn)品支撐工作，提高客戶滿意度。

過去的一年是中國移動(dòng)進(jìn)行全業(yè)務(wù)激烈競(jìng)爭(zhēng)的一年，在這一年的時(shí)間里，手上經(jīng)手完成約50條互聯(lián)網(wǎng)專線、語音專線，并且完成地稅一卡通項(xiàng)目，不段學(xué)習(xí)新知識(shí)，充實(shí)自己，真正地做好了產(chǎn)品支撐工作。

二、指標(biāo)跟蹤工作

在進(jìn)行指標(biāo)跟蹤工作的過程中，本著認(rèn)真、細(xì)心、嚴(yán)謹(jǐn)這六個(gè)字做好此項(xiàng)工作，經(jīng)常與各縣市的經(jīng)營分析人員進(jìn)行交流，遇到不明白的向他們請(qǐng)教，學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，并在借鑒他人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，摸索出一套適合自己以及團(tuán)隊(duì)的指標(biāo)跟蹤及完成方式。

我司的指標(biāo)主要分為年考核指標(biāo)、季度考核指標(biāo)以及月考核指標(biāo)，針對(duì)不同指標(biāo)時(shí)間上的差異性，合理安排時(shí)間，根據(jù)年考核指標(biāo)來統(tǒng)攬全局，指導(dǎo)其他兩個(gè)指標(biāo)，并與季度考核指標(biāo)以及月考核指標(biāo)共同進(jìn)行，將年考核指標(biāo)融合到季度考核指標(biāo)和月考核指標(biāo)之中;使季度考核指標(biāo)和月考核指標(biāo)服務(wù)于年考核指標(biāo)，在完成季度考核指標(biāo)及月考核指標(biāo)的時(shí)候，同時(shí)完成年考核指標(biāo)。但是，指標(biāo)有輕重緩急之分，不可能說做到完美，在這時(shí)候，舍去一些可以在后期完成的指標(biāo)，重點(diǎn)完成目前緊急的指標(biāo)。

具體來說，將需要完成的指標(biāo)整在一個(gè)表格內(nèi)，認(rèn)真學(xué)習(xí)指標(biāo)的具體口徑，并將指標(biāo)如何完成進(jìn)行分解，落實(shí)到每個(gè)具體責(zé)任人，對(duì)其進(jìn)行跟蹤，定期提取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)缺口告知相關(guān)責(zé)任人，讓其知道自身指標(biāo)完成進(jìn)度，積極與其和主管商談，尋找完成方式方法，以確保各項(xiàng)指標(biāo)準(zhǔn)時(shí)完成。

三、培訓(xùn)工作

在對(duì)客戶經(jīng)理進(jìn)行培訓(xùn)工作時(shí)，自身熟練掌握產(chǎn)品，學(xué)習(xí)產(chǎn)品的操作方式，提前準(zhǔn)備好培訓(xùn)的各種材料，并且根據(jù)客戶經(jīng)理的薄弱產(chǎn)品進(jìn)行重點(diǎn)推介，在培訓(xùn)的過程中與同事們一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng)，所謂“書山有路勤為徑，學(xué)海無涯苦做舟”只有通過不斷的學(xué)習(xí)，才能在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，在通訊行業(yè)全業(yè)務(wù)激烈競(jìng)爭(zhēng)的嚴(yán)峻形勢(shì)下，取得更好的成績(jī)。

四、其它工作

在做好以上具體工作的基礎(chǔ)上，認(rèn)真地完成好公司主管、領(lǐng)導(dǎo)交代的其他臨時(shí)性工作，不計(jì)酬勞，任勞任怨、加班加點(diǎn)，按時(shí)保質(zhì)完成工作。

五、問題以及缺點(diǎn)總結(jié)

回顧一年來的工作，反省自身存在的問題及缺點(diǎn)，我認(rèn)為主要由于進(jìn)移動(dòng)的時(shí)間尚短，技術(shù)方面的專業(yè)知識(shí)不夠全面，對(duì)公司的一些操作流程也不熟悉，在工作中也走了一些彎路。但是，“實(shí)踐出真知”，本人在工作中不斷發(fā)現(xiàn)自己的錯(cuò)誤，也及時(shí)改進(jìn)了自己的錯(cuò)誤。在今后的工作中，我會(huì)努力提高自身的修養(yǎng)，充分發(fā)揮自己的特長(zhǎng)，克服不足之處，努力做出新的成績(jī)。

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟四

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)全行數(shù)據(jù)庫的日常維護(hù)，包括故障排查、性能優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫升級(jí)或遷移;

2.負(fù)責(zé)全行數(shù)據(jù)庫備份規(guī)劃管理，包括數(shù)據(jù)庫備份配置、故障處理、備份有效性校驗(yàn)。

3.負(fù)責(zé)全行數(shù)據(jù)庫相關(guān)故障的排查、處理、優(yōu)化，并且提出針對(duì)性的預(yù)防措施。

4.負(fù)責(zé)規(guī)劃全行數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計(jì)方案和實(shí)施優(yōu)化。

任職條件：

1.初始學(xué)歷為全日制本科(不含定向委培、專升本)及以上，計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、電子、通訊等相關(guān)專業(yè);

2.年齡32周歲及以下(1987年1月1日后出生)，特別優(yōu)秀者可適當(dāng)放寬年齡條件;

3.具有3年及以上數(shù)據(jù)庫管理員崗位經(jīng)驗(yàn);精通oracle或informix數(shù)據(jù)庫運(yùn)行機(jī)制、體系架構(gòu)與性能優(yōu)化;

4.精通關(guān)系數(shù)據(jù)庫的管理、擴(kuò)容、備份恢復(fù)原理、性能監(jiān)控及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化;

5.熟悉oracle或informix等主流數(shù)據(jù)庫相關(guān)監(jiān)控、分析、開發(fā)和管理工具;

6.精通復(fù)制、cluster、分布式架構(gòu)，熟練掌握數(shù)據(jù)庫維護(hù)工具;

7.熟悉linux，精通shell/python/c/java 其中之一，能完成數(shù)據(jù)庫相關(guān)自動(dòng)化設(shè)計(jì);

8.熟悉sql優(yōu)化原理，具備較好的sql優(yōu)化能力;

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟五

職責(zé)：

1. 對(duì)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(píng)估到最終模型實(shí)施的項(xiàng)目全生命周期，解決不同場(chǎng)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(dòng)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(shí)，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

有關(guān)數(shù)據(jù)庫心得體會(huì)三千字及感悟六

職責(zé)：

1、熟悉oracle，達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)sql，存儲(chǔ)過程等編碼工作;

2、掌握ogg復(fù)制技術(shù)，參與一些復(fù)制類項(xiàng)目研究工作;

3、熟悉并具備數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)等工作;

4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫編碼規(guī)范創(chuàng)建和維護(hù)、數(shù)據(jù)庫sql性能相關(guān)的優(yōu)化分析工作。

任職資格：

1、計(jì)算機(jī)、信息管理等相關(guān)專業(yè)，具有2年及以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

2、有面向過程的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理思維，處事細(xì)致嚴(yán)謹(jǐn);

3、精通oracle pl/sql，熟悉使用pl/sql developer，oracle sql developer、 ogg等研發(fā)工具;

4、掌握oracle日常運(yùn)維;

5、掌握達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫安裝，dmhs復(fù)制工具使用;

6、熟悉oracle數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)體系及具備一定的sql、存儲(chǔ)過程調(diào)優(yōu)技能;

7、熟悉一門高級(jí)研發(fā)語言(delphi、java、c++等)優(yōu)先。