1 . 概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ;
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是,很多人不明白学习数据挖掘以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候,有一个老师说学数据挖掘有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享: BI职业发展方向:数据分析师---商业分析师-
导读:很多人不明白学习数据挖掘以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候,有一个老师说学数据挖掘有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师,沈浩老师(微博@沈浩老师 )以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
什么是数据仓库? 数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理: ①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库; ②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 企业数据仓库的建设是以现有企业业务
本文长度为2815字,预估阅读时间4分钟。 我们今天要向大家介绍的是基于朴素贝叶斯的用户数据挖掘。 做广告优化这么久了,也看过不少广告后台的受众画像,总体来说,对广告数据分析和效果优化的参考价值有限,不过聊胜于无。 究其原因,在于很多广告后台的受众画像数据,只告诉了我们看了广告的这部分人群是什么样的,而缺失了发生转化的这部分用户的画像数据。原因主要有两点: 一是在大部分广告投放过程中,前后端数据是割裂的,换句话说,媒体能知道你花钱买的广告给了谁看,但一般不知道哪些人发生了转化;而甲方通过自己的监测,可以知道
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问,什么是数据挖掘,现在就数据挖掘的概念做一下分析,并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西,为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问,什么是数据挖掘,现在就数据挖掘的概念做一下分析,并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西,为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来,本着“如果重复三次回答同一个问题,就应该写一篇博客”的原则,在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书,至少
这篇文章是我对大三笔记的整理转载,之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门,行业前景怎么样,具体推荐一些书籍以及必学技术知识,但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。所以笔者就此问题整理了以下内容,希望能给处于职业十字路口的人们一些帮助。 一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢? ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果:包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。 Q2:BI分析师需要具备的技能(要学的知识) ——SQL,存储过程,JAVA/C#,oracle数据库优化
全文检索(Full-text Search):先建立索引,再对索引进行搜索的过程,搜索结果为匹配文本
OLTP(On-Line Transaction Processing):联机事务处理
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
什么是BI?BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者:张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介:本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘,它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库,经过了数据挖掘后,得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿,数据挖掘是炼金术,而商业报告则是黄金。
数据仓库的基本特征包括以下几个方面:1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。4)数据反映历史变化。
100个iOS开发/设计程序员面试题汇总,你将如何作答? 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B.
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.
今天和朋友在聊天,聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度,感觉挺有意思,整理分享一下。
2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?(A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进
1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理,为了提升自己学习的效率,尝试以这种输出驱动输入的模式,将自己学习的思路和学习内容分享给大家,也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
数据挖掘:What?Why?How? 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 如果你阅读了以上内容觉得可以接受,那么继续往下看。 学习一门技术要和行业
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
商业智能软件可以收集、管理、分析和转化企业中现有的数据,使这些数据成为可用的信息。让企业更轻松地获取洞察力,帮助企业做出明智的经营决策。这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商,还有来自行业和竞争对手的其他数据,以及来自其他外部环境的各种数据。商业智能软件辅助操作层的决策,也可以辅助战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,商业智能软件涉及咨询服务、应用和信息技术的充分利用。其基本体系结构包括数据仓库、统计分析、数据挖掘三个部分。
大家普遍误解BI是数分才要学的,但是有没有一种可能,BI工具其实根本就不是数分狗的专属工具?
问题:如何系统地学习数据挖掘? 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是
读者问:虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一
问题:如何系统地学习数据挖掘? 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者:Han Hsiao 数据挖掘:What?Why?How? 这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘? 怎么培养数据分析的能力? 如何成为一名数据科学家? 磨刀不误砍柴工。在学
看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域
数据挖掘:What?Why?How? 这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘? 怎么培养数据分析的能力? 如何成为一名数据科学家? 磨刀不误砍柴工。在学习数据
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型,从下往上一共有六层: 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
对于数据分析而言,数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的,大多数数据参差不齐,层次概念不清淅,数量级不同,这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦,所以有必要进行数据预处理。
这几天看了一些专业的解释,还是对ODS、DW和DM认识不够深刻,所以就查了相关的资料,分享给大家一起学习。
比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银行的业务数据,也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等,然后这些生产的数据通过ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,通过这个过程,我们可以把需要的数据放到数据仓库里面,那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。 数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集,表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点 事务数据 事务数据库的一个记录代表一个事务,比如顾客的一次购物 其他类型数据 比如多媒体数据等等... 可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程,以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单,以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度:
① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ;
WHAT 数据挖掘是一门综合的技术,随着Ai的兴起,在国内的需求日渐增大。 数据挖掘的职业方向通常有三个,顺便概要地提一下所需的技能(不仅于此) 数据分析方向:需要数理知识支撑,比如概率论,统计学等
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
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