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。
多维数据可视化。多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用。
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。
时空数据可视化，时空数据主要是指具备一定时间标签和地理位置的数据，大数据时代发展模式下，时空数据具备实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。
所以企业可以利用大数据通过分析消费者的消费记录，得出消费者的消费偏好，从而得出消费者的消费行为，甚至了解消费者的消费能力与购物喜好。
