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  • 2019-01-06 20:31:32

    大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等,而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等。分类是最常见的机器学习应用问题,比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等,本质上都是分类问题。分类学习也是机器学习领域,研究最彻底、使用最广泛的一个分支。

    数据分析18大算法实现

    https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm

    KNN

    K最近邻算法。给定一些已经训练好的数据,输入一个新的测试数据点,计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况,哪个分类的类型占多数,则此测试点的分类与此相同,所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点,远的点自然就小点。详细介绍链接

    Naive Bayes

    朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法,用到了一个比较重要的贝叶斯定理,用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。详细介绍链接

    朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。

    SVM

    支持向量机算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法,非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。详细介绍链接

    Apriori

    Apriori算法是关联规则挖掘算法,通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集,然后根据频繁项集得到关联规则,关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。详细介绍链接

    PageRank

    网页重要性/排名算法。PageRank算法最早产生于Google,核心思想是通过网页的入链数作为一个网页好快的判定标准,如果1个网页内部包含了多个指向外部的链接,则PR值将会被均分,PageRank算法也会遭到LinkSpan攻击。详细介绍链接

    RandomForest

    随机森林算法。算法思想是决策树+boosting.决策树采用的是CART分类回归数,通过组合各个决策树的弱分类器,构成一个最终的强分类器,在构造决策树的时候采取随机数量的样本数和随机的部分属性进行子决策树的构建,避免了过分拟合的现象发生。详细介绍链接

    Artificial Neural Network

    “神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。

    人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境(即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。

    作者:Stephen Cui

    出处:http://www.cnblogs.com/cuiyansong/p/

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  • 之前科多大数据的一位培训学员面试之后,回来和我们分享,懂得算法在面试过程中是非常加分的,即便算法的底层逻辑不是很了解,但一定要懂得具体应用,本文详解了数据分析中经典的几大算法,辅助大家更好的学习。...

    在大数据行业,懂算法的大数据工程师是非常有核心竞争力的,之前科多大数据的一位培训学员面试之后,回来和我们分享,懂得算法在面试过程中是非常加分的,即便算法的底层逻辑不是很了解,但一定要懂得具体应用,本文详解了数据分析中经典的几大算法,辅助大家更好的学习。

    算法一:快速排序法

    快速排序是由东尼 · 霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。

    事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

    算法步骤

    从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot),

    重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。

    递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

    递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

    算法二:堆排序算法

    堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

    算法步骤

    创建一个堆H[0..n-1]

    把堆首(最大值)和堆尾互换

    把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(0), 目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

    重复步骤2,直到堆的尺寸为1

     

     

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    算法三:归并排序

    归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

    算法步骤

    申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列

    设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

    比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置

    重复步骤3 直到某一指针达到序列尾

    将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

    算法四:二分查找算法

    二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束。

    如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为Ο(logn)

    算法五:BFPRT(线性排查)

    BFPRT 算法解决的问题十分经典,即从某 n 个元素的序列中选出第 k 大(第 k 小)的元素,通过巧妙的分 析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到 o(n) 的时间复杂度,五位算法作者做了精妙的处理。

    算法步骤

    将n 个元素每 5 个一组,分成 n/5(上界) 组。

    取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序。

    递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为 x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

    用x 来分割数组,设小于等于 x 的个数为 k,大于 x 的个数即为 n-k。

    若i==k,返回 x;若 ik,在大于x 的元素中递归查找第 i-k 小的元素。  终止条件:n=1 时,返回的即是 i 小元素。

    算法六:DFS(深度优先搜索)

    深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分 支。当节点 v 的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点 v 的那条边的起始节点。

    这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS 属于盲目搜索。

    深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。

    算法步骤:

    访问顶点v;

    依次从v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和 v 有路径相通的顶点都被访问;

    若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。

    上述描述可能比较抽象,举个实例:

    DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,访问它的任一邻接顶点 w1;再从 w1 出发,访问与 w1 邻 接但还没有访问过的顶点 w2;然后再从 w2 出发,进行类似的访问,… 如此进行下去,直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

    接着,退回一步,退到前一次刚访问过的顶点,看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有,则访问此顶点,之后再从此顶点出发,进行与前述类似的访问;如果没有,就再退回一步进行搜索。重复上述过程,直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

    算法七:BFS(广度优先搜索

    广度优先搜索算法(Breadth-First-Search),是一种图形搜索算法。简单的说,BFS 是从根节点开始,沿着树 (图) 的宽度遍历树 (图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。BFS 同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。

    算法步骤

    首先将根节点放入队列中。

    从队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标。 如果找到目标,则结束搜寻并回传结果。否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。

    若队列为空,表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

    重复步骤2。

    算法八:Dijkstra

    戴克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔 · 戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

    该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G,以及 G 中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示G 中所有顶点的集合。每一个图中的边,都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到v 有路径相连。我们以 E 表示 G 中所有边的集合,而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。

    因此,w(u,

    v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重(weight)。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重,就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t,Dijkstra 算法可以找到 s 到 t 的最低权重路径 (例如,最短路径)。

    这个算法也可以在一个图中,找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图,Dijkstra 算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

    算法步骤

    初始时令S={V0},T={其余顶点},T中顶点对应的距离值,若存在,d(V0,Vi) 为弧上的权值,若不存在,d(V0,Vi) 为∞ 。

    从T 中选取一个其距离值为最小的顶点 W 且不在 S 中,加入S

    对其余T 中顶点的距离值进行修改:若加进 W 作中间顶点,从 V0 到 Vi 的距离值缩短,则修改此距离值,重复上述步骤 2、3,直到 S 中包含所有顶点,即 W=Vi 为止

     

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  • 大数据分析之分类算法

    万次阅读 2016-09-09 14:04:37
    数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法? 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合,结合某种分类算法,比如这...

    数据分析之决策树ID3算法

    什么是分类算法?
    分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。
    分类是根据训练数据集合,结合某种分类算法,比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则,这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。
    决策树ID3算法是分类中的经典算法,决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向下分子节点,每个子节点在根据其他确定程度相对较高的属性进行划分,直到 生成一个能完美分类训练样例的决策树或者满足某个分类终止条件为止。
    术语定义:
    自信息量:设信源X发出a的概率p(a),在收到符号a之前,收信者对a的不确定性定义为a的自信息量I(a)=-logp(a)。
    信息熵:自信息量只能反映符号的不确定性,而信息熵用来度量整个信源整体的不确定性,定义为:H(X)= 求和(p(ai) I(ai))
    条件熵:设信源为X,收信者收到信息Y,用条件熵H(X|Y)来描述收信者收到Y后X的不确定性的估计。
    平均互信息量:用平均互信息量来表示信息Y所能提供的关于X的信息量的大小。
    互信息量I(X|Y)=H(X)-H(X|Y) 下边的ID3算法就是用到了每一个属性对分类的信息增益大小来决定属性所在的层次,信息增益越大,则越应该先作为分类依据。

    ID3算法步骤
    a.对当前例子集合,计算属性的信息增益;
    b.选择信息增益最大的属性Ai(关于信息增益后面会有详细叙述)
    c.把在Ai处取值相同的例子归于同于子集,Ai取几个值就得几个子集
    d.对依次对每种取值情况下的子集,递归调用建树算法,即返回a,
    e.若子集只含有单个属性,则分支为叶子节点,判断其属性值并标上相应的符号,然后返回调用处,或者树达到规定的深度,或者子集所有元素都属于一个分类都结束。

    举例分析
    世界杯期间我和同学一起去吃了几回大排档,对那种边凑热闹边看球的氛围感觉很不错,但虽然每个夏天我都会凑几回这种热闹,但肯定并不是所有人都喜欢凑这种热闹的,而应用决策树算法则能有效发现哪些人愿意去,哪些人偶尔会去,哪些人从不愿意去;
    变量如表1所示,自变量为年龄、职业、性别;因变量为结果(吃大排档的频率)。











































































































    年龄A职业B性别C结果
    20-30学生偶尔
    30-40工人经常
    40-50教师从不
    20-30工人偶尔
    60-70教师从不
    40-50工人从不
    30-40教师偶尔
    20-30学生从不
    20以下学生偶尔
    20以下工人偶尔
    20-30工人经常
    20以下学生偶尔
    20-30教师偶尔
    60-70教师从不
    30-40工人偶尔
    60-70工人从不

    计算过程:
    1、首先计算结果选项出现的频率:
    表2 结果频率表
    从不p1 经常p2 偶尔p3
    0.375 0.125 0.5
    2、计算因变量的期望信息:
    E(结果)=-(p1*log2(p1)+p2*log2(p2)+p3*log2(p3) )
    =-(0.375*log2(0.375)+0.125*log2(0.125)+0.5*log2(0.5) )
    =1.406
    注:这里Pi对应上面的频率
    3、计算自变量的期望信息(以年龄A为例):
    E(A)=∑count(Aj)/count(A)* (-(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) ))
    3.1公式说明:
    Count(Aj):年龄A第j个选项个数; j是下面表3五个选项任一

    表3 年龄记录数量表

    选项20-3020以下30-4040-5060-70
    数量53323

    Count(A):年龄总记录数

    p1j =count(A1j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了“从不”的个数占年龄A第j个选项个数的比例;
    p2j =count(A2j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了“偶尔”的个数占年龄A第j个选项个数的比例;
    p3j =count(A3j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了“经常”的个数占年龄A第j个选项个数的比例;

    3.2公式分析
    在决策树中自变量是否显著影响因变量的判定标准由自变量选项的不同能否导致因变量结果的不同决定,举例来说如果老年人都从不去大排档,中年人都经常去,而少年都偶尔去,那么年龄因素肯定是决定是否吃大排档的主要因素;
    按照假设,即不同年龄段会对结果产生确定的影响,以表3年龄在20以下的3个人为例,假设他们都在结果中选择了“偶尔”选项,此时:
    p2j =count(A2j)/count(Aj)=1,
    p1j =count(A1j)/count(Aj)=0、
    p3j =count(A3j)/count(Aj)=0;
    (p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) )→0;
    具体说来:
    LIM(p2j→1) p2j*log2(p2j) →LIM(p2j→1) 1*0→0
    LIM(p1j→0) p1j*log2(p1j) →LIM(p1j→0) log2(p1j) /(1/ p1j) →LIM(p1j→0) p1j* log2(e) →0
    LIM(p3j→0) p1j*log2(p3j) →LIM(p3j→0) log2(p3j) /(1/ p3j) →LIM(p3j→0) p3j* log2(e) →0
    (p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) )→0+0+0=0
    可见,如果每个年龄段都对结果有确定影响,那么各年龄段的不加权的期望信息(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) )就很小,从而E(A)就很小甚至趋近0了;
    4、自变量的期望信息计算
    4.1、E(A)计算
    从表4看,有两个年龄段对结果产生了不同影响,计算如下:
    E(30-40)= count(Aj)/count(A)* (-(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) ))
    =3/16*(-(2/3* log2(2/3) +1/3*log2(1/3) ))
    =0.172
    E(20-30)= count(Aj)/count(A)* (-(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) ))
    =5/16*(-(1/5* log2(1/5)+3/5* log2(3/5) +1/5*log2(1/5) ))
    =0.428
    最终算得:
    E(A)= E(30-40)+ E(20-30)=0.172+0.428=0.6





































































    年龄A结果
    60-70从不
    60-70从不
    60-70从不
    40-50从不
    40-50从不
    30-40经常
    30-40偶尔
    30-40偶尔
    20以下偶尔
    20以下偶尔
    20以下偶尔
    20-30偶尔
    20-30偶尔
    20-30从不
    20-30经常
    20-30偶尔


    5、信息增益的计算
    年龄变量的信息增益计算为:
    Gain(A)=E(结果)-E(A)= 1.406-0.6=0.806
    同理可以计算Gain(B)、Gain(C);
    注:信息增益大说明较好的降低了划分前的无序程度,因此决策树的第一次划分就看哪个变量的信息增益大就按哪个划分;
    6、划分过程
    如果是像上例那样变量选项比较少的决策树来讲,假设年龄变量的信息增益最大,那么第一部划分就是:
    40-70岁 从不去光顾
    20岁以下 偶尔
    20-30岁 数据再按照职业和性别计算信息增益找出规则
    30-40岁 数据再按照职业和性别计算信息增益找出规则
    实际划分是按分割阈值的标准:
    A、数值型变量——对记录的值从小到大排序,计算每个值作为临界点产生的子节点的异质性统计量。能够使异质性减小程度最大的临界值便是最佳的划分点。
    B、分类型变量——列出划分为两个子集的所有可能组合,计算每种组合下生成子节点的异质性。同样,找到使异质性减小程度最大的组合作为最佳划分点。
    注两个问题:根节点一定要产生两个子集吗,要是产生三个子集、四个子集呢,产生多少子集有什么标准呢?我猜测是不是多个子集之间的结果两两差异显著就可以继续进行拆分,如果新的子集不能和原来任一子集的结果都有显著差异就停止划分呢?如何构建这个阈值的统计量呢?
    7、划分停止的标准
    满足以下一个即停止生长。
    (1) 节点达到完全纯性;
    (2) 数树的深度达到用户指定的深度;
    (3) 节点中样本的个数少于用户指定的个数;
    (4) 异质性指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度。
    剪枝:完整的决策树对训练样本特征的描述可能“过于精确”(受噪声数据的影响),缺少了一般代表性而无法较好的用对新数据做分类预测,出现 ”过度拟合“。
    ——移去对树的精度影响不大的划分。使用 成本复杂度方法,即同时度量错分风险和树的复杂程度,使二者越小越好。
    剪枝方式:
    A、 预修剪(prepruning):停止生长策略
    B、后修剪(postpruning):在允许决策树得到最充分生长的基础上,再根据一定的规则,自下而上逐层进行剪枝。

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  • 大数据行业经过几年的发展和沉淀,大数据项目岗位细分领域已经趋于完善,本文主要探讨在大数据分析这个领域,通过爬虫爬取各个招聘网站的相关数据,对细分岗位进行深入分析,本文的呈现,感谢科多大数据数据分析培训...

    大数据行业经过几年的发展和沉淀,大数据项目岗位细分领域已经趋于完善,本文主要探讨在大数据分析这个领域,通过爬虫爬取各个招聘网站的相关数据,对细分岗位进行深入分析,本文的呈现,感谢科多大数据数据分析培训班第10期学员“NO.1”团队的技术支持。

    此次分析结果呈现经历三个阶段:

    1. 细分查询目标
    2. 确定数据源获取范围
    3. 数据清洗、准备
    • 数据源获取的比例,分别来自拉勾、智联、51job等等网站,如下如:

    • 每一个细分岗位进行分析

    1. 数据分析

    • 数据分析|定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

        基于业务,通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持

    • 数据分析|岗位描述:

    • 数据分析|爬取数据整理,所有数据存放在excel,见下图

     

    • 数据分析|词云统计

     

    • 数据分析|具体技能要求

     

    1. 数据挖掘

    • 数据挖掘|定义

    数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

    偏技术,通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的

    • 数据挖掘|岗位描述

    • 数据挖掘|爬取数据整理,存放在excel

    • 数据挖掘|词云统计

    • 数据挖掘|具体技能要求

    1. 算法工程师

    • 算法工程师|定义

    1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化。这时需要读一些研究论文,并针对自己所面对的应用场景,做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。
    2、工程开发:将构建的算法通过代码实现,在数据集上进行测试,检验效果。
    3、算法调整、参数调优。对于大部分的算法,构建好模型、代码实现只是最初的一步,更多的工作量是在对算法模型进行调整、参数进行调优,从而可以使得自己构建的算法可以更加匹配你所分析的数据,达到最优的效果。

    跑数据,跑数据,跑数据。。

     

    • 算法工程师|岗位描述

    • 算法工程师|爬取数据,存放excel

    • 算法工程师|词云统计

    • 算法工程师|具体技能要求

    1. 大数据分析师

    • 大数据分析师|定义

    • 大数据分析师|岗位描述

    • 大数据分析师|爬取数据,存放excel

    • 大数据分析师|词云统计

    • 大数据分析师|具体技能要求

    第三:大数据行业数据分析岗位多方位分析

    1. 百度指数

    1. 国家政策

    • 2003年,国家信息产业部根据国家财政部、国家发展和改革委员会关于规范长期投资项目数据分析方法、与国际接轨的总体精神,制定出了我国项目数据分析专业技术考试管理办法,加快了我国数据分析专业人才培养步伐。
    • 2008年6月,数据分析行业的全国性唯一行业组织——中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立,为我国数据分析行业发展开新篇。
    • 2011——工信部把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据重要组成部分。
    • 2014——数据开放运动已覆盖全球44个国家。国务院通过《企业信息公示暂行条例(草案)》,要求在企业部门间建立互联共享信息平台,运用大数据等手段提升监管水平。
    • 2015——五中全会的“十三五”规划中将大数据作为国家级战略
    1. 成都大数据产业划分
    • 增强成都“五中心一枢纽”的功能为导向,围绕“东进、南拓、西控、北改、中优”城市空间发展战略,统筹区域优势产业和空间布局。
    • 形成“一核两带”的大数据产业布局:
    • “一核”:依托成都天府软件园大数据研发基础,向成都科学城和成都物联网产业园延伸,凭借国内外创新资源和大型数据中心聚集优势,形成覆盖成都高新区、天府新区和双流区的大数据研发运营核心聚集区。
    • “两带”:“产业创新引领带”和“智能应用发展带”。
    1. 平均薪资

      1. 薪酬涨幅表

      不同工种年限薪资涨幅不同,如下图

      数据分析学历占比情况

      挖掘工程师不同工作年限的薪资涨幅

      数据挖掘工程师学历占比

      算法工程师不同工作年限的薪资涨幅

      算法工程师的学历占比

      大数据分析师学历占比

      本文通过爬取各大招聘网站对大数据分析行业细分岗位进行了,全方位、多角度的分析,希望对想加入大数据行业的小伙伴一些指导和帮助,大数据分析针对不同专业、不同学历的人都报以开放接纳包容的态度,只要坚持学习。

     

     

    展开全文
  • 数据分析--十大算法

    千次阅读 2021-12-09 17:00:34
    1、蒙特卡罗算法 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 4、图论算法 5、动态规划、回溯搜索、分治算法...9、数值分析算法 10、图象处理算法 ...
  • 大数据分析方法有哪几种?

    万次阅读 2018-11-13 18:02:43
    科学技术的更新与互联网的飞速发展,推动着大数据时代的来临,每天各行各业都在产生数量无法预估的...大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分...
  • 导读了解小编的读者应该知道,我在从事了一段数据分析师的工作之后,目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很交集和共通之处,但无论是工作思维还是所需技术栈方面,也都存在很...
  • 数据分析的常见算法

    千次阅读 2021-01-18 10:50:38
    十大数据分析算法 1.C4.5(分类决策树) 决策树算法需要解决的两个主要问题: 1)先选择哪个属性,后选择哪个属性来进行分裂?2)什么时候树停止生长? 这里,C4.5算法是这样解决的: 1)用信息增益(熵差)率来选择...
  • 学习Python的各位该如何选择自己的职业方向,算法工程师还是数据分析师?跟随本文一起看看吧! 01 数据获取与处理 本次样本数据采集于拉勾网,因为本文的重点是招聘数据分析,而在之前的文章中我们讲解过很多次...
  • 学习数据分析的朋友们都知道,算法是不可或缺的,或者说算法在一定程度上可以更好的量化的一个人的学习能力和水平,本文感谢科多大数据的冯老师,由他整理了经典的八大算法,相关的资料希望能帮助大家了解。...
  • 数据分析算法总结

    万次阅读 多人点赞 2019-03-23 17:59:19
    k近邻的目的是测量不同特征值与数据集之间的距离来进行分类 样本差异性 欧式距离 优缺点 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:时间复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 ...
  • 动态聚类算法:先选取初始的中心(每个类别的初始中心),然后把所有的样本进行聚类分析,聚类完成后,就去判断这个聚类结果合不合理(满不满足设计指标要求),如果合理就输出聚类结果(样本分类结果),如果不合理...
  • 工业大数据分析综述:模型与算法

    千次阅读 2018-12-13 13:03:18
    工业大数据分析综述:模型与算法王宏志,梁志宇,李建中,高宏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001摘要:随着条形码、二维码、RFID、工业传感器...
  • 数据挖掘领域十大经典算法之—C4.5算法(超详细附代码) 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码) 数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码) 数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法 ...
  • Python数据结构与算法(1.7)——算法分析

    万次阅读 多人点赞 2021-11-07 15:52:58
    我们已经知道算法是具有有限步骤的过程,其最终的目的是为了解决问题,而...本节学习首先介绍算法分析的重要性,并讲解了分析算法的时间复杂度和空间复杂度分析方法,最后介绍了Python列表和字典常见操作的时间复杂度。
  • (1)分类(2)回归分析(3)聚类(4)关联规则(5)神经网络方法(6)Web数据挖掘 在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、...
  • 我们常说,办事情要“名正言顺”,而数据领域的名字则是格外的多,商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕,今天系统科普一下。商业分析VS 数据分析广义上...
  • 算法分析数据结构 Python描述版

    千次下载 热门讨论 2012-06-05 01:17:58
    资源原名为:Data Structures and Algorthms Using Python ,是用Python描述数据结构和算法分析,找了好久,终于有Python版的了! 有完整的目录,字体清晰,支持复制和查找。。。 ---------- 资源为英文,下载请谨慎...
  • 从数据驱动制造到自动驾驶汽车,我们目睹了数百个令人惊叹的,以前难以想象的壮举,这要归功于大数据分析和人工智能的进步。以前,各行业的企业都拥有大量的数据,但是不确定他们可以通过这种方式获得竞争优势。但是...
  • 算法: 递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法1 复杂度分析 1.1 空间复杂度1.2 时间复杂度2.1 数组数组是一种大小固定的数据结构,对线性表的所有操作都...
  • 大数据算法 十大经典算法

    万次阅读 2017-12-27 14:39:08
    C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法, 它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法 ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 ...
  • 数据结构与算法学习笔记

    万次阅读 多人点赞 2018-09-25 13:55:49
    本文是王争老师的《算法数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏。有不懂的地方指出来,我做修改。 数据结构与算法思维导图 数据结构指的是“一组数据的存储结构”,算法指的是“操作数据的一组...
  • 数据分析---常见分类算法

    千次阅读 2018-12-20 22:11:28
    监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测,这个过程称为分类。   KNN算法(k-NearestNeighbor): 如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的...
  • 精选的题目算法特征明显、具有代表性,题目类 型包括基础编程与技巧、模拟算法、字符串处理、 整数运算、数据结构、搜索算法、动态规划算法、贪 心算法、回溯算法、图论算法、几何和数学题。 本书可以作为高等...
  • 大数据分析之聚类算法

    万次阅读 2016-09-07 15:36:16
    数据分析之聚类算法 1. 什么是聚类算法 所谓聚类,就是比如给定一些元素或者对象,分散存储在数据库中,然后根据我们感兴趣的对象属性,对其进行聚集,同类的对象之间相似度高,不同类之间差异较。最大特点就是...
  • 数据分析】利用机器学习算法进行预测分析(一):移动平均(Moving Average) 【数据分析】利用机器学习算法进行预测分析(二):线性回归(Linear Regression) 【数据分析】利用机器学习算法进行预测分析(三)...
  • 数据挖掘中算法分为三种:关联分析、聚类分析和预测模型,本篇主要是为了介绍关联分析相关的知识
  • 数据结构与算法分析(java语言描述)中文第二版 以及习题答案(英文的) 数据结构与算法(java语言描述)中文第二版 以上3本书都在,给学习数据结构的java开发人员学习。
  • 计算机毕业设计之大数据机器学习Python+SpringBoot考研分数分析与预测系统 大数据毕业设计 考研大数据分析 考研大数据预测 考研数据分析 KNN算法 人工智能

空空如也

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大数据分析算法