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如何系统地学习数据挖掘

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磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明了几点: 数据挖掘现在在中国的尚未盛行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准…

如何系统地学习数据挖掘

磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明了几点: 数据挖掘现在在中国的尚未盛行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目事情量的70%左右。 数据挖掘自己融合了统计学、数据库和机械学习等学科,并不是新的手艺。 数据挖掘手艺更适合营业职员学习(相比手艺职员学习营业来的更高效) 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手艺含量的事情。 若是你阅读了以上内容以为可以接受,那么继续往下看。 学习一门手艺要和行业靠拢,没有行业靠山的手艺如扑朔迷离。技 术尤其是盘算机领域的手艺生长是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能确定公司),一样平凡人没有这个精神和时间全方位的掌握所有手艺细节。然则手艺在连系 行业之后就能够独当一面了,一方面有利于捉住用户痛点和刚性需求,另一方面能够累计行业履历,使用互联网头脑跨界让你更容易取得乐成。不要在学习手艺时想 要面面俱到,这样会失去你的焦点竞争力。 一、现在海内的数据挖掘职员事情领域大致可分为三类。 1)数据剖析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做营业咨询,商务智能,出剖析讲述。 2)数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机械学习算法实现和剖析。 3)科学研究偏向:在高校、科研单元、企业研究院等高峻上科研机构研究新算法效率改善及未来应用。 二、说说各事情领域需要掌握的手艺。 (1).数据剖析师 需要有深挚的数理统计基础,然则对程序开发能力不做要求。 需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计剖析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。 需要对与所在行业有关的一切焦点数据有深入的明白,以及一定的数据敏感性培育。 经 典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《营业建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方式及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。 (2).数据挖掘工程师 需要明白主流机械学习算法的原理和应用。 需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。 需要明白数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明了MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。 经典图书推荐:《数据挖掘看法与手艺》、《机械学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python尺度库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。 (3).科学研究偏向 需要深入学习数据挖掘的理论基础,包罗关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目的可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情形和优瑕玷。 相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研职员The R Project for Statistical Computing,由于R软件是完全免费的,而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持,更适合进行统计盘算剖析研究。虽然现在在海内盛行度不高,然则强烈推荐。 可以实验改善一些主流算法使其加倍速速高效,例如实现Hadoop平台下的SVM云算法挪用平台–web 工程挪用hadoop集群。 需要广而深的阅读天下著名集会论文跟踪热门手艺。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;另有数据挖掘相关领域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。 可以实验加入数据挖掘竞赛培育全方面解决现实问题的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。 可以实验为一些开源项目孝顺自己的代码,好比Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(详细可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。 经 典图书推荐:《机械学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方式》《数据挖掘适用机械学习手艺》《R语言实践》,英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。 三、以下是通讯行业数据挖掘工程师的事情绪受。 真 正从数据挖掘项目实践的角度讲,相同能力对挖掘的兴趣兴趣是最主要的,有了兴趣才可以愿意钻研,有了不错的相同能力,才可以准确明白营业问题,才气准确把 营业问题转化成挖掘问题,才可以在相关差异专业人才之间清晰表达你的意图和想法,取得他们的明白和支持。以是我以为相同能力和兴趣兴趣是小我私人的数据挖掘的 焦点竞争力,是很难学到的;而其他的相关专业知识谁都可以学,算不上小我私人生长的焦点竞争力。 说到这里可能许多数据客栈专家、程序员、统计 师等等都要扔砖头了,对不起,我没有其余意思,你们的专业对于数据挖掘都很主要,人人原本就是一个整体的,然则作为单唯一个个体的人来说,精神有限,时间 有限,不能能这些领域都能掌握,在这种情形下,选择最主要的焦点,我想应该是数据挖掘手艺和相关营业能力吧(从另外的一个极端的例子,我们可以看, 好比一个迷你型的挖掘项目,一个明白市场营销和数据挖掘手艺的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据客栈,

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然则简朴的Excel就足以胜任高打6万个样本 的数据处置;他虽然不懂专业的展示展现手艺,然则只要他自己看的懂就行了,这就无需什么展示展现;前面说过,统计手艺是应该掌握的,这对一小我私人的迷你项目 很主要;他虽然不懂编程,然则专业挖掘工具和挖掘手艺足够让他练习的;这样在迷你项目中,一个明白挖掘手艺和市场营销营业能力的人就可以圆满完成了,甚至 在一个数据源中凭证营业需求可以无限无尽的挖掘差其余项目思绪,试问就是这个迷你项目,单纯的一个数据客栈专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技 师、甚至单纯的一个挖掘手艺专家,都是无法胜任的)。这从另一个方面也说明晰为什么相同能力的主要,这些个完全差其余专业领域,想要有用有机地整合在一起 进行数据挖掘项目实践,你说没有好的相同能力行吗? 数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华,以是随着项目学挖掘是最有用的捷径。 外洋学习挖掘的人都是一最先随着老板做项目,刚最先不懂没关系,越不懂越知道应该学什么,才气学得越快越有用果。我不知道海内的数据挖掘学生是怎样学的, 然则从网上的一些论坛看,许多都是纸上谈兵,这样很虚耗时间,很没有用率。 另外现在海内关于数据挖掘的看法都很杂乱,许多BI只是局限在 报表的展示和简朴的统计剖析,却也号称是数据挖掘;另一方面,海内真正规模化实行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,好比许多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目,但都对照涣散,而且都是处于试探阶段,然则我信托数据挖掘在中国一定是好的远景,由于 这是历史生长的一定。 讲到移动方面的实践案例,若是你是来自移动的话,你一定知道海内有家叫华院剖析的公司(声名,我跟这家公司没有任何 关系,我只是站在数据挖掘者的角度剖析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司,以为华院还不错,比许多徒有虚名的大公司来得更现实),他们的营业现在已经覆 盖了绝大多数中国省级移动公司的剖析挖掘项目,你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院剖析印象最深的一点就是2002年这个公司空手起 家,自己不懂没关系,一边自学一边最先拓展客户,到现在在中国的移动通讯市场周全着花,简直信服信服呀。他们最最先都是用EXCEL处置数据,用肉眼对照 选择对照差其余模子,你可以想象这其中的艰难吧。 至于移动通讯的详细的数据挖掘的应用,那太多了,好比差异话费套餐的制订、客户流失模 型、差异服务交织销售模子、差异客户对优惠的弹性剖析、客户群体细分模子、差异客户生命周期模子、渠道选择模子、恶意诓骗预警模子,太多了,记着,从客户 的需求出发,从实践中的问题出发,移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个隐秘,当你数据挖掘能力提升到一定水平时,你会发现无论什么行业,实在数 据挖掘的应用有大部门是重合的相似的,这样你会以为更轻松。 四、成为一名数据科学家需要掌握的手艺图。(原文:Data Science: How do I become a data scientist?)

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