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    企业为什么需要数据挖掘平台?哪个比较好用呢?

    数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息,然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢?实际上,数据挖掘就是智能化的数据分析,它们的目标都是一样的。但是,又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系,数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样,传统的数据分析采用计算机技术,而数据挖掘不仅采用计算机技术,还涉及到统计学、模型算法等技术,相对来说会复杂很多。因为数据挖掘发现的是将来的信息,所以最主要就是用来:预测!预测公司未来的销量,预测产品未来的价格等等。

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    写给新手,关于数据分析师职业前景!

    做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息: 别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求: 1)对相关业务的理解; 2)掌握一到二种数据分析工具; 3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。

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    写给新手,关于数据分析师职业前景

    做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息: 别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求: 1)对相关业务的理解; 2)掌握一到二种数据分析工具; 3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。

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    详解数据挖掘与机器学习的区别与联系

    0、为什么写这篇博文   最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我:数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释,故此在网上整理了一些资料,整理成此篇文章,下次谁问我直接就给他发个链接就好了。   本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得,并搜集了网上的一些权威解释,或许不太全面,但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。   本文主要参照周志华老师的:机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度,其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程,有详细介绍。 1、概念定

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    【学习】深入浅出——谈数据挖掘

    本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确的思维模式去思考问题,将会发现解决问题并不是很困难的。 一、数据挖掘的本质 一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于:数据挖掘主要

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