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  • 数据挖掘需要掌握技能

    千次阅读 多人点赞 2019-04-13 14:09:40
    ( 1 )编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的指 C++ 或者 Java ,小的指Python 或者 shell 脚本;需要掌握基本的数据库语言; 建议:MySQL + python + C++ ;语言只是一种工具,看看语法就好; 推荐书籍:...
    1. 工程能力
      ( 1 )编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的指 C++ 或者 Java ,小的指Python 或者 shell 脚本;需要掌握基本的数据库语言;
      建议:MySQL + python + C++ ;语言只是一种工具,看看语法就好;
      推荐书籍:《C++ primer plus 》
      ( 2 )开发平台: Linux ;
      建议:掌握常见的命令,掌握 Linux 下的源码编译原理;
      推荐书籍:《Linux 私房菜》
      ( 3 )数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等);
      建议:多敲代码,多刷题;
      推荐书籍:《大话数据结构》《剑指 offer 》
      ( 4 )海量数据处理平台: Hadoop ( mr 计算模型,java 开发)或者 Spark ( rdd 计算模型, scala开发),重点推荐后者;
      建议:主要是会使用,有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的;
      推荐书籍:《大数据 spark 企业级实战》
    2. 算法能力
      ( 1 )数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论
      建议:这些是必须要了解的,即使没法做到基础扎实,起码也要掌握每门学科的理论体系,涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解;
      ( 2 )机器学习 / 深度学习:掌握 常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归, SVM ,感知机;决策树,随机森林, GBDT , XGBoost ;贝叶斯, KNN , K-means , EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题,交叉验证问题,模型选择问题,模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型( CNN ,RNN 等);
      建议:这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景;
      推荐书籍:《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
      ( 3 )自然语言处理:掌握常见的方法( tf-idf , word2vec ,LDA );
    3. 业务经验
      ( 1 )了解推荐以及计算广告相关知识;
      推荐书籍:《推荐系统实践》《计算广告》
      ( 2 )通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景,常见的比赛有 Kaggle ,阿里天池, datacastle 等。 入门从天池新人赛开始。

    与数据挖掘相关的内容包括数据库、数据仓库、机器学习、信息检索。
    学习数据挖掘基础:数据库理论、数学基础(包括数理统计、概率、图论等)、熟练掌握一种编程语言(java,python)、会使用数据挖掘工具软件(weka、matlab、spss)
    数据挖掘的内容包括分类、关联分析、聚类和异常检测等几个方面

    在这里插入图片描述大数据挖掘分析经典案例有以下几种:
    ①预测产品未来一段时间用户是否会流失,流失情况怎么样;
    ②公司做了某个促销活动,预估活动效果怎么样,用户接受度如何;
    ③评估用户信用度好坏;
    ④对现有客户市场进行细分,到底哪些客户才是目标客群;
    ⑤产品上线投放市场后,用户转化率如何,到底哪些运营策略最有效;
    ⑥运营做了很多工作,公司资源也投了很多,怎么提升产品投入产出比;
    ⑦一些用户购买了很多商品后,哪些商品同时被购买的几率高;
    ⑧预测产品未来一年的销量及收益……
    大数据挖掘要做的就是把上述类似的商业运营问题转化为数据挖掘问题。

    一、如何将商业运营问题转化为大数据挖掘问题
    那么,问题来了,我们该如何把上述的商业运营问题转化为数据挖掘问题?可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。
    1、分类问题
    用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。
    2、聚类问题
    细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。
    3、关联问题
    交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。
    4、预测问题
    我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。
    二、用何种工具实操大数据挖掘
    能实现数据挖掘的工具和途径实在太多,SPSS、SAS、Python、R等等都可以,但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个,才算学会了数据挖掘?这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。
    第一层级:达到理解入门层次
    了解统计学和数据库即可。
    第二层级:达到初级职场应用层次
    数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)
    第三层级:达到中级职场应用层次
    SAS或R
    第四层级:达到数据挖掘师层次
    SAS或R+Python(或其他编程语言)

    三、如何利用Python学习大数据挖掘
    只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓,这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?
    1、Pandas库的操作
    Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:
    pandas 分组计算;
    pandas 索引与多重索引;
    索引比较难,但是却是非常重要的
    pandas 多表操作与数据透视表
    2、numpy数值计算
    numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:
    Numpy array理解;
    数组索引操作;
    数组计算;
    Broadcasting(线性代数里面的知识)
    3、数据可视化-matplotlib与seaborn
    Matplotib语法
    python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。
    seaborn的使用
    seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。
    pandas绘图功能
    前面说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。
    4、数据挖掘入门
    这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:
    机器学习的定义
    在这里跟数据挖掘先不做区别
    代价函数的定义
    Train/Test/Validate
    Overfitting的定义与避免方法
    5、数据挖掘算法
    数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:
    最小二乘算法;
    梯度下降;
    向量化;
    极大似然估计;
    Logistic Regression;
    Decision Tree;
    RandomForesr;
    XGBoost;
    6、数据挖掘实战
    通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。
    以上,就是为大家理清的大数据挖掘学习思路逻辑。可是,这还仅仅是开始,在通往数据挖掘师与数据科学家路上,还要学习文本处理与自然语言知识、Linux与Spark的知识、深度学习知识等等,我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘。

    机器学习/深度学习(ML/DL)
    (1)其中业务知识具体指的是个性化推荐,计算广告,搜索,互联网金融等;NLP,CV分别是处理文本,图像视频数据的领域技术,可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据;最后的ml/dl技术则是属于模型学习理论;
    (2)在选择岗位时,各个公司都没有一套标准的称呼,但是所做的事情无非2个大方向,一种是主要钻研某个领域的技术,比如自然语言处理工程师,计算机视觉工程师,机器学习工程师等;一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求,比如数据挖掘工程师,推荐系统工程师等;具体的称呼不重要,重要的是平时的工作内容;
    PS:在互联网行业,数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域,而其中涉及到的数据主要也是文本,所以NLP技术相对来讲比较重要,至于CV技术主要还是在人工智能领域(无人车,人脸识别等)应用较多,本人了解有限,相关的描述会较少;
    3.根据之前的分析,也可以看到该岗位所需要的3种基本能力分别是业务经验,算法能力与工程能力;
    入门
    1.工程能力
    (1)编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的指C++或者JAVA,小的指python或者shell脚本;需要掌握基本的数据库语言;
    建议:MySQL + python + C++;语言只是一种工具,看看语法就好;
    (2)开发平台:Linux;
    建议:掌握常见的命令,掌握Linux下的源码编译原理;
    (3)数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,列,字符串,树,图等),掌握常见的计算机算法(排序算法,查找算法,动态规划,递归等);
    建议:多敲代码,多上OJ平台刷题;
    (4)海量数据处理平台:hadoop(mr计算模型,java开发)或者spark(rdd计算模型,scala开发),重点推荐后者;
    建议:主要是会使用,有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的;
    2.算法能力
    (1)数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论
    建议:这些是必须要了解的,即使没法做到基础扎实,起码也要掌握每门学科的理论体系,涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解;
    (2)机器学习/深度学习:掌握常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归,SVM,感知机;决策树,随机森林,GBDT,XGBoost;贝叶斯,KNN,K-means,EM等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题,交叉验证问题,模型选择问题,模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型(CNN,RNN等);
    建议:这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景;
    (3)自然语言处理:掌握常见的方法(tf-idf,word2vec,LDA);
    3.业务经验
    (1)了解推荐以及计算广告相关知识;
    (2)通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景,常见的比赛有Kaggle,阿里天池,datacastle等;
    PS:以上都是一些入门级别的介绍,在长期的学习中,应该多看顶会paper,多读开源代码,多学习优秀解决方案;

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  • 熟练掌握数据挖掘、机器学习、优化算法的基础理论和方法,了解Embbeding等方法理念; 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Yarn、Kafka、Flink等常用大数据生态系统的使用; 熟悉Linux,熟悉Shell脚本; 熟悉深度学习框架...
    1. 了解LR、GBDT、XGBOOST、DNNNLP常用模型的开源工具
    2. 熟悉语言,SAS统计分析软件, Python,Scala编程语言等
    3. 熟练掌握数据挖掘、机器学习、优化算法的基础理论和方法,了解Embbeding等方法理念;
    4. 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Yarn、Kafka、Flink等常用大数据生态系统的使用;
    5. 熟悉Linux,熟悉Shell脚本;
    6. 熟悉深度学习框架(如Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、PyTorch等);

     

    以上是boss直聘上面开价10k的数据挖掘工程师技术要求。

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  • 数据挖掘是从庞大的数据源中提取有效信息,并将该信息转换为潜在有用且最终易于理解的模式,以供进一步使用。正如Wikipedia所解释的,它不仅包括数据处理和管理,而且还涉及机器学习,统计和数据库系统的智能方法。 ...

     

           数据挖掘是从庞大的数据源中提取有效信息,并将该信息转换为潜在有用且最终易于理解的模式,以供进一步使用。正如 Wikipedia 所解释的,它不仅包括数据处理和管理,而且还涉及机器学习,统计和数据库系统的智能方法。

          数据挖掘也是数据科学领域中最重要的技术,在2016年至2018年Glassdoor的“美国50最佳工作”列表中,数据挖掘排名第一。 此外,与2016年的1700个职位空缺相比,这两年内列出的职位空缺数量明显增加了160%。

         为了帮助大家掌握数据科学技术,我们之前出版了80本值得一读的最佳数据科学书籍88种成为数据科学家的资源和工具。 因此,在本文我将专注于数据挖掘领域,并总结10个您需要的基本技能。

     

    计算机科学技能

     

     1. 编程/统计语言:R,Python,C ++,Java,Matlab,SQL,SAS,shell / awk / sed…

           数据挖掘在很大程度上依赖于编程,但现在尚无定论哪个才是数据挖掘的最佳语言。这完全取决于您处理的数据源。彼得·格里森(Peter Gleeson)提出了四个频谱供您选择哪种编程语言:特异性,通用性,生产率和性能,可以将它们视为一对轴(特异性-通用性,性能-生产率)。 大多数语言都有利有弊。根据KD Nuggets的研究,R和Python是数据科学中最受欢迎的编程语言。

    更多资源:

    您应该为数据科学学习哪些语言[ Freecode Camp ]

    R中的数据挖掘算法[ Wikibooks ]

    用于数据挖掘的最佳Python模块[ KD Nuggets ]

     

     2. 大数据处理框架:Hadoop,Storm,Samza,Spark,Flink

            处理框架对系统中的数据进行计算,例如从非易失性存储中读取数据并将数据吸收到数据系统中,这是从大量单个数据点中提取信息和洞察力的过程。它可以分为3类:仅批处理,仅流和混合。

     

    Hadoop和Spark是迄今为止实施最多的框架。如果无需考虑时间成本,Hadoop是批处理工作负载的一个不错选择。与其他实施相比,Hadoop的实现成本更低。 而Spark是混合工作负载的不错选择,它可以为流提供更高速度的批处理和微批处理。

    更多资源:

    Hadoop,Storm,Samza,Spark和Flink:大数据框架比较[ Digital Ocean ]

    数据挖掘的数据处理框架[ Google Scholar ]

     

    3. 操作系统:Linux

           对于数据挖掘科学家来说,Linux是一种流行的操作系统,对于操作大型数据集而言,Linux更加稳定和高效。如果您了解Linux的常用命令,并且能够在Linux上部署Spark分布式机器学习系统,那么这是一个加号。

     

    4. 数据库知识:关系数据库和非关系数据库

           要管理和处理大型数据集,您必须掌握关系数据库的知识,例如SQL或Oracle,或非关系数据库,其主要类型为:列:Cassandra,HBase; 文件:MongoDB,CouchDB; 关键值:Redis,Dynamo。

     

    统计与算法技巧

     

    5. 基本统计知识:概率,概率分布,相关性,回归,线性代数,随机过程…

    相关,回归,线性代数,随机过程…

    回顾一下数据挖掘的定义,我们就知道数据挖掘不仅涉及编码或计算机科学,而是处于多个科学领域的交叉点上,其中统计学是不可或缺的一部分。 统计学的基本知识对于数据挖掘者至关重要,它可以帮助您识别问题、获得更准确的结论、区分因果关系和相关性以及量化发现结果的确定性。

    更多资源:

    我应该知道什么统计才能做数据科学[ Quora ]

    数据挖掘的统计方法[ Research Gate ]

     

    6. 数据结构与算法

    数据结构包括数组,链表,堆栈,队列,树,哈希表,集合等,而常见的算法包括排序,搜索,动态编程,递归等

    精通数据结构和算法对于数据挖掘至关重要,它可以在处理大量数据时为您提供更具创造性和效率的算法解决方案。

    更多资源:

    数据,结构和数据科学传递[ IBM Developer ]

    Cousera:数据结构和算法[ 加利福尼亚大学圣地亚哥分校]

     

    7. 机器学习/深度学习算法

           这是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型,以进行预测或决策,而无需进行明确编程即可执行任务。 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。机器学习和数据挖掘通常采用相同的方法,并且存在明显的重叠。

    更多资源:

    使用Python和R代码的机器学习算法的要点[ Analytics Vidhya ]

    很棒的机器学习框架,库和软件的清单(按语言)[ Github josephmisiti ]

     

    8. 自然语言处理

            自然语言处理(NLP)作为计算机科学和人工智能的子领域,可帮助计算机理解,解释和操纵人类语言。 NLP被广泛用于分词,语法和语义分析,自动摘要和文本包含。 对于需要处理大量文本的数据采集者来说,了解NLP算法是必不可少的技能。

    更多资源:

    面向数据科学家的10个NLP任务[ Analytics Vidhya ]

    很棒的机器学习框架,库和软件的清单(按语言)[ Github josephmisiti ]

    开源NLP库:Standford NLPApache OpenNLP ; Naturel语言工具包

     

    其他

     

    9. 项目经验

           您的项目经验是您数据挖掘技能的最省力的证明。 当被问到如何获得数据科学的第一份工作时,DataCamp的首席数据科学家David Robinson说:“对我来说,最有效的策略是从事公共工作。在博士后期间我进行了很多开源开发并写博客。这些都为我的数据科学技能提供了公开证据。” 如果您希望获得更多的数据挖掘经验,请尝试在12个最受欢迎的数据科学计划平台中中查找最佳项目。

     

    10. 沟通与表达技巧

           数据挖掘者不仅要处理数据,而且还负责向其他人,甚至是非技术受众,例如营销团队,解释从数据中获取的结果和见解。 您应该能够以口头,书面和陈述的方式很好地解释数据结果,讲故事。

     

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  • 第三届泰迪杯数据挖掘技能赛一等奖总结&经验分享

    千次阅读 多人点赞 2021-03-03 18:44:36
    笔者今年大二,参加了上届的泰迪杯数据挖掘技能赛,也是大学第一次参加比赛,最后结果是A题未获奖,B题一等奖。下面来简单介绍一下我们的参加经历,讲讲比赛总结。 队员配置 两人大二、一人大一,专业是自动化/机械...

    先说结果

    笔者今年大二,参加了上届的泰迪杯数据挖掘技能赛,也是大学第一次参加比赛,最后结果是A题未获奖,B题一等奖。下面来简单介绍一下我们的参加经历,讲讲比赛总结。


    队员配置

    两人大二、一人大一,专业是自动化/机械。
    不过这并不意味着什么专业都可以参赛,我们三人都有python的基础。显然参赛前需要预先学习和准备相关编程知识,也要有对数据挖掘和数据处理有一定的概念。


    学习&准备过程

    第一次尝试做泰迪杯真题是10月初,当时在做18年的B题,笔者一口气做了七天,一个人每天两三小时做完了。我觉得第一次的实战经验是很重要的,比赛的准备可以从实战先开始。当然,当时对数据分析、数据挖掘一窍不通,可以说是走了很多弯路,很多部分都是面向CSDN编程。其中有个雷坑就建议大家不要走了,当时代码大量学习了 @蘑菇果实使用者=w= 的博客,结果可以说是走了很多弯路。。。

    十月末和十一月初就和队友们经常来实验室一起敲代码、做真题、总结套路。最后一周做了19年的两道题,其中大量学习和运用了numpy、pandas、matplotlib的用法和套路,可以说是非常重要。

    比如以下部分:

    #2018Btask1_2
    SaleList = [line.rstrip('\n').split(',') for line in open('result\\'+file,'r')]
    TimeList = [line[5].replace('/',' ').split(' ') for line in SaleList]
    #代码来自 @蘑菇果实使用者=w=
    

    很复杂的代码,因为题目给的csv文件,朴素做法的确是需要类似 line.rstrip(’\n’).split(’,’) 这样的部分,但是当你学会pandas后,就根本不需要这样处理了:

    #2019Atask1_3 统计每个中类商品的促销销售金额和非促销销售金额,将结果保 存为“task1_3.csv”
    import pandas as pd
    def task1_3():
        data = pd.read_csv('data.csv')
        data_yes = data[data['是否促销'] == '是']
        data_no = data[data['是否促销'] == '否']
        data_task1_3_yes = pd.pivot_table(data_yes, index = ['中类名称'], values = ['销售金额'], aggfunc = 'sum')
        data_task1_3_no = pd.pivot_table(data_no, index = ['中类名称'], values = ['销售金额'], aggfunc = 'sum')
        data_task1_3 = pd.DataFrame({'促销销售金额': data_task1_3_yes.iloc[:, 0], '非促销销售金额': data_task1_3_no.iloc[:, 0]})
        data_task1_3.to_csv('task1_3.csv', encoding = 'utf_8_sig')
    

    其中pandas库提供的数据结构Dataframe非常适合存储二维数据,对数据进行操作也非常快捷和方便。通过 pandas.read_csv() 方法可以直接把csv读取,也不再需要使用 .split(’.’) 这样的笨方法。所以非常推荐大家去学习numpy&pandas的用法及其提供的数据结构。

    再者就是数据可视化。一般采用matplotlib或seaborn这两个库之一,这里以matplotlib为例,笔者自己总结的绘制折线图固定代码模板。这样在比赛遇到相关题目时可以直接复制大段代码,然后简单处理题目数据并套用即可。
    笔者自己总结

    因此笔者尝试根据自己经验总结一下参赛的学习计划该怎么规划:

    1. 学习至少一门数据科学语言,这里推荐python。如果完全没有编程基础,至少需要两周以上时间熟悉python语法和简单的数据结构如list、dictionary等。
    2. 尝试做一下真题,熟悉一下题目类型和题目难度,可以尝试一个人完成真题的task1和task2,由于task3较为开放性,有一定数学建模的意味,可以暂时不管。
    3. 学习第三方库numpy、pandas、matplotlib,总结套路。我们在集中刷题时发现题目在task1、task2很多题型都大同小异,可以用一些固定套路解决。对于这些固定套路最好就是要熟记其函数和方法,比如 pd.pivot_table() 方法等。
    4. 刷往年真题。值得一提,过程3可以在刷真题中一并学习。

    参赛过程

    参赛过程可谓稍有曲折。比赛要求是A、B题各一天,每天12小时,要求最后提交代码和论文。其中论文并没有严格要求格式,如果能规范正规论文格式当然更好。

    A题题目出来后,我们三个人立刻开始分工。一人做task1,两人做task2。当时我们预计的数据预处理和简单数据挖掘部分大概在上午12点之前可以全部完成,实际上却有不同程度的麻烦发生。数据预处理倒是很顺利,A同学很快就完成了;但是task2的任务复杂度超出了我的想象,事实上我花了将近7小时在其中一道题上,最后还是做错了。代码的时间复杂度极高,加上题目给的数据基本都是几十万行的,朴素硬解犹如炼丹,出一张图要等几十分钟,最后思路还是错的。
    在这里插入图片描述

    (一定要多审题,划重点)

    总结来说,当一道题完全做不动时,要主动寻求队友的帮助,可以互相换换题做,多讨论,不要死磕。

    A题做完的时候三个人已经很累了,晚上九点多出学校吃夜宵,因为六七点是紧张的赶deadline和赶论文时间,根本顾不上晚饭。当时我们三个人普遍对今天不太满意,但是又累到不想再打一天,最后达成共识:早上八点来实验室看下题目难度,如果题目比较常规且好做就肝,如果是怪题就直接下班。

    幸运的是我们选择了坚持。第二天来的时候大家重新充满了精力,二话不说开始干B题。B题中意外的出现了“数字大屏”这一从来没了解过的数据可视化呈现方式。这一部分通过讨论后,我们决定采取了分别制图后用photoshop制图的方式(笔者熟练掌握ps,所以多一项技能一定是好事~)。最后的task3部分,我们采用的思路是用sklearn库里的KMeans算法,这里也推荐大家至少一人要去了解一下简单的机器学习算法和数学建模方法,免得task3无从下手。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述


    总结

    • 学习数据科学的相关编程方法、总结套路
    • 记得需要数据预处理,筛掉无用数据和错误数据
    • 制作更精美的数据可视化图可能比文字说明更有用
    • 要会用excel的透视表,把握数据
    • 不要用朴素做法强解,往往时间复杂度极高
    • 如果是cs专业的学生,将C的数据结构相关知识应用在python上可以极大程度避免不必要的数据错误
    • 多看看网上的教程博客怎么处理有时间要求的相关数据,比如题目要求某几个月某几天的数据,我们花了很多时间学习这一部分
    • 熟练掌握debug方法
    • 贵在坚持,做完A、B题

    希望这篇博客对你有帮助,加油!

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2018-05-28 13:58:14
    1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身...
  • 随着大数据的日益成熟,大数据科研显得也越来越重要,针对于大数据科研的教学方法与研究,关于如何促进、培养大数据技能人才培养起到至关重要的作用,在学习的同时,不能单纯的掌握理论知识,实操实践才能更好的将...
  • 数据挖掘:严格的科学定义上,数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中,提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。 从技术角度分析,数据挖掘就是利用一...
  • 关于数据挖掘方面的研究,我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成,同时与专家系统、知识管理等...
  • 无论怎样,数据分析这项技能真的是被越来越多的人所需要,而对于在职场上的发展有更高追求的小伙伴,更是有深入学习数据挖掘的打算! 那么,数据分析与数据挖掘之间有怎样的关系?有了数据分析基础是否可以更容易...
  • 数据挖掘求职岗位要求分析

    千次阅读 2015-07-13 19:48:18
    数据挖掘与数据分析入门读物 数据挖掘招聘要求及岗前准备
  • 数据挖掘常用工具

    万次阅读 2016-07-28 18:18:50
    本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez ...此外,对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下OSDM09这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。 开源的数据挖掘工具(O
  • 数据挖掘经验分享

    2019-09-12 17:02:43
    其实从数据挖掘的起源可以发现,它并不是一门崭新的科学,而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成,同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是,数据挖掘更侧重...
  • 本次SPSS Modeler项目实战,是我个人课余做的一个简单案例,因为本人也是互联网大家庭中的一员,因此最关心的必定是程序语言的未来走势和就业情况,于是就用SPSS Modeler做了一次简单的数据挖掘。 简单介绍 这次数据...
  • 但是根据行业及业务的不同,数据分析的工作流程也不尽相同,比如金融风控部门偏数据挖掘的岗位一般输出结果为训练好的模型分析报告不一定会有,而一些对行业的分析或者运营分析的最终结果一定是以分析报告形式来呈现...
  • 数据挖掘工程师知识集锦

    万次阅读 多人点赞 2017-12-26 20:25:02
    数据挖掘的技术过程: 数据清理(消除噪音或不一致数据) 数据集成(多种数据源可以组合在一起) 数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据) 数据变换(数据变换或统一成适合挖掘的形式;如,通过汇总或...
  • 什么是人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘以及数据分析?本文尝试给出自己的理解和认知。
  • 数据分析师需掌握的 11 项技能

    千次阅读 2019-04-24 17:11:00
    来源:THU数据派(ID:datapi)翻译:国相洁校对:丁楠雅数据科学作为一个专业领域迅速崛起,吸引了来自各种职业背景的人。工程师、计算机科学家、市场和金融毕业生、分析...
  •   • 熟练掌握基本的数据预处理技术;   • 学会运用决策树、随机森林等方法解决分类任务。 1.2 实验任务   基于Molecular Biology DataSet完成分类任务,kNN、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯、SVM、随机...

空空如也

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数据挖掘掌握的技能