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关于数据挖掘就业方面的问题?

1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。 绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者架构方面继续提升,和其他的开发岗位的性质基本没什么不同,只要会编程都是很容易入门的。 从我招聘的情况来看,做数据挖掘的人编程水平要求可以降低一个档次,甚至都不用掌握面向对象。 前后端可能是要求精深,数据挖掘更强调广博,有架构能力更好。 4.目前在学习机器学习,如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容? 如果上面任何一个问题的答案是No,我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位,顶多是一些打擦边球的岗位,无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

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2018年数据挖掘就业前景大分析!

Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样?关于这个问题的回答,大家首先要知道什么是数据挖掘。 所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 数据挖掘基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 那么当今社会,数据挖掘就业前景可观吗?掌握数据挖掘的技术到底能不能让我们顺利的找到一份好工作,今天小编就来和大家说一说。 大数据时代我们为什么要重视数据挖掘。 现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘数据分析三种。

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    AI时代就业指南 | 如何入门数据分析&数据挖掘

    数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底,要码代码,很多= =。 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora,不行上知乎,看看入门资料。 3. 到底该选数据分析还是数据挖掘 代码能力强直接搞算法,弱就先做数据分析,慢慢来,不着急。 你要是只冲着钱去呢,去做销售吧;要是喜欢纯数呢,去做研究吧;要是喜欢从数据里发现一些有趣的事情并应用上去,那就来做数据分析/数据挖掘吧。 12. 所有数据分析类的岗位要求里写的要求会GA,pu,uv分析的都是运营部门的!所有数据挖掘岗位里写的要求只有hadoop,spark,ETL的干的都是数据仓库的活!

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    AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路

    其中,负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发任务呢? 而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项,人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。 那么在AI时代,如何才能掌握相关的技能,成为企业需要的数据挖掘人才呢? ? 一般机器学习步骤包括: 数据建模:将业务问题抽象为数学问题; 数据获取:获取有代表性的数据,如果数据量太大,需要考虑分布式存储和管理; 特征工程:包括特征预处理与特征选择两个核心步骤,前者主要是做数据清洗 翻过了数学和编程两座大山,就是如何实践的问题,其中一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛。 我是这么理解的,上述过程中数学知识需要在本科及研究生阶段完成,离开学校的话基本上要靠自学才能补充这方面的知识,所以建议那些还在学校里读书并且有志于从事数据挖掘工作的同学在学校把数学基础打好,书到用时方恨少

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    数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字,那么说明数据是一个没有边界的东西。 那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,图数据挖掘,就是以图的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 那么对这个图进行关系挖掘,那么会产生很多有用的数据,比如可以推荐你可能认识的人,那就是朋友的朋友,甚至更深,这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝,可以通过图数据挖掘来实现。 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲,图数据挖掘分为数据图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大数据的存储、挖掘和分析,大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。 目前在数据挖掘中,最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过,由于人工神经网络还是一个新兴学科,一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳 规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。 它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。 数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等,否则很难推广普及数据挖掘技术。 至于数据挖掘的未来,让我们拭目以待。

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    数据挖掘数据挖掘工作总结

    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往这方面发展的朋友共享: 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景: 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色 从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了 中的各种统计图形技术 善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合,根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案 五、应用及就业领域 当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析),零售(销售预测),农业(行业数据预测 2、行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业,也可以在政府,银行,零售,医药业,制造业和交通传输等领域服务。 众所周知,IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。

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    数据挖掘数据挖掘#商业智能(BI)数据分析挖掘概念

    数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结,希望你喜欢。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从数据中自动学习,以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类 、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据 意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦ Web页挖掘。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    数据挖掘】系统地学习数据挖掘

    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.. ●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。 ●经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用

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    数据挖掘

    ---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思? 个人的理解是从业务数据挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据挖掘到符合我们所需的目标。 数据挖掘的分解 目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么,目标的定义往往来源于需求,这里不去具体的阐述。 数据的整理分为很多步骤,对于已经采样的数据来说要进一步的进行审核和加工处理。数据预处理完成之后,在进行数据挖掘建模。最终对模型进行评价和发布。 属性规约 属性规约是通过属性合并来创建新属性维数,或者直接删除不相关的属性来减少属性的维数,从而提高数据挖掘的效率和降低计算成本。

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    数据挖掘

    数据挖掘——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。   ①分类。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据 意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。   ⑦Web页挖掘。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    数据挖掘数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

    特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务,但是,特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。 1、引言 数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中,挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作,甚至高价值、低密度常常被用于描述大数据的特征[2]。 特异群组挖掘、聚类和异常检测都是根据数据对象间的相似程度来划分数据对象的数据挖掘任务,但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。 目前集体异常挖掘主要处理序列数据、图数据和空间数据。 值得指出的是,聚类、特异群组挖掘、异常检测都是基于数据对象的相似性来挖掘数据对象的。

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    数据挖掘数据挖掘与预测分析术语

    数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 维基百科是这样描述“大数据”的:“数据集的总和如此庞大复杂,以至于现有的数据库管理工具难以处理(…)”。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从数据中自动学习,以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘】如何系统地学习数据挖掘

    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。 经 典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱,很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析,却也号称是数据挖掘;另一方面,国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用就只能算是小规模的

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    数据挖掘数据挖掘的九条定律

    20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程,逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然‘跨行业数据挖掘标准流程’能够指导如何实施数据挖掘,但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中将阐述提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。 开始从理论上来解释数据挖掘过程。 第一,目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头。 定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。 数据预处理的目的是把数据挖掘问题转化为格式化的数据,使得分析技术(如数据挖掘算法)更容易利用它。 有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 与业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的

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    数据挖掘】如何系统地学习数据挖掘

    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.. ●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。 ●经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用

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    数据挖掘】金融行业的数据挖掘之道

    工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象,但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化,做一些转型。 其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的,如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。 以上这些信息都是以文本方式存在的,我们可以通过文本挖掘的方法了解用户在说什么,挖掘出对我们有价值的信息,这对工商银行客户服务的提升会有很大的帮助。 结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化,不仅对结构化数据做分析,同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见,再把热点去和结构化数据做关联分析,就能得到更加丰富的分析场景 从刚才服务流程的演变可以看到有了一些挖掘的功能,首先从技术来说丰富了分析的手段,原来只能对结构化进行分析,现在能够对文本数据客户所说的内容进行分析,然后扩大了分析的范围,原来只能关注到工商银行官方服务渠道所记录下来的信息

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    数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法

    今天说一说数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法,希望能够帮助大家进步!!! 前言:   找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位 朴素贝叶斯的优点:   对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练。 缺点:   对输入数据的表达形式很敏感。 接下来的工作就是在FP-Tree上进行挖掘。    依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集,有些项需要递归的去挖掘,比较麻烦,比如m节点,具体的过程可以参考博客:Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法),里面讲得很详细

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    数据挖掘数据挖掘中应该避免的弊端

    只靠数据来说话(Listen (only) to the Data) IDMer:“让数据说话”没有错,关键是还要记得另一句话:兼听则明,偏听则暗! 如果数据+工具就可以解决问题的话,还要人做什么呢? 投机取巧的数据数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果,但它并不能告诉你结果是对还是错。 认真、仔细、有条理是数据挖掘人员的基本要求。 预报(Forecast)示例:预报芝加哥银行在某天的利率,使用神经网络建模,模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。 (问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时,原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了)解决方法:先进行数据集划分,然后再提高训练集中违约客户的权重。 11. 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。

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