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簡(jiǎn)單介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的六個(gè)技術(shù)（一）
2019-02-14
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在數(shù)據(jù)分析行業(yè)中，衍生了很多的技術(shù)，比如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、人工智能、深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)。很多人對(duì)于這些技術(shù)都不是十分的清楚，在接下來(lái)的幾篇文章中我會(huì)給大家好好介紹一下這些知識(shí)，希望這篇文章能夠幫助大家對(duì)這些技術(shù)有一個(gè)全面的了解。


首先我們說(shuō)一下數(shù)據(jù)分析，其實(shí)數(shù)據(jù)分析是一類統(tǒng)計(jì)方法，其主要特點(diǎn)是多維性和描述性。有些幾何方法有助于揭示不同的數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系，并繪制出統(tǒng)計(jì)信息圖，以更簡(jiǎn)潔的解釋這些數(shù)據(jù)中包含的主要信息。本學(xué)科近年來(lái)的成功，很大程度上是因?yàn)橹茍D技術(shù)的提高。這些圖可以通過(guò)直接分析數(shù)據(jù)，來(lái)突出難以捕捉的關(guān)系；更重要的是，這些表達(dá)方法與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法正相反。其他一些用于收集數(shù)據(jù)，以便搞明白哪些是同質(zhì)的，從而更好地了解數(shù)據(jù)。當(dāng)然，數(shù)據(jù)分析可以處理大量數(shù)據(jù)，并確定這些數(shù)據(jù)最有用的部分。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)分析是一個(gè)新興的技術(shù)，其實(shí)并不是這樣的，數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。


接著我們給大家說(shuō)一下數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)跨學(xué)科的計(jì)算機(jī)科學(xué)分支 。它是用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)庫(kù)的交叉方法在相對(duì)較大型的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式的計(jì)算過(guò)程。除了原始分析步驟，它還涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)管理方面、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型與推斷方面考量、興趣度度量、復(fù)雜度的考慮，以及發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、可視化及在線更新等后處理。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的總體目標(biāo)是從一個(gè)數(shù)據(jù)集中提取信息，并將其轉(zhuǎn)換成可理解的結(jié)構(gòu)，以進(jìn)一步使用。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的分析步驟，本質(zhì)上屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇。使用數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)采樣過(guò)小以致無(wú)法可靠地統(tǒng)計(jì)推斷出所發(fā)現(xiàn)任何模式的有效性的更大總體數(shù)據(jù)集的部分。不過(guò)這些方法可以創(chuàng)建新的假設(shè)來(lái)檢驗(yàn)更大數(shù)據(jù)總體。所以對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的方法還是要做好選擇。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)的基本概念，這些知識(shí)只是幫助大家初步地了解數(shù)據(jù)分析行業(yè)的一些基本常識(shí)類的內(nèi)容，希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助，我們?cè)诤竺娴奈恼轮薪o大家介紹出更多的內(nèi)容。

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