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簡單介紹數(shù)據分析行業(yè)中的六個技術(一)
2019-02-14
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在數(shù)據分析行業(yè)中,衍生了很多的技術,比如數(shù)據挖掘、數(shù)據分析、人工智能、深度學習、人工神經網絡機器學習。很多人對于這些技術都不是十分的清楚,在接下來的幾篇文章中我會給大家好好介紹一下這些知識,希望這篇文章能夠幫助大家對這些技術有一個全面的了解。


首先我們說一下數(shù)據分析,其實數(shù)據分析是一類統(tǒng)計方法,其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助于揭示不同的數(shù)據之間存在的關系,并繪制出統(tǒng)計信息圖,以更簡潔的解釋這些數(shù)據中包含的主要信息。本學科近年來的成功,很大程度上是因為制圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析數(shù)據,來突出難以捕捉的關系;更重要的是,這些表達方法與經典統(tǒng)計方法正相反。其他一些用于收集數(shù)據,以便搞明白哪些是同質的,從而更好地了解數(shù)據。當然,數(shù)據分析可以處理大量數(shù)據,并確定這些數(shù)據最有用的部分。很多人認為數(shù)據分析是一個新興的技術,其實并不是這樣的,數(shù)據分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立,但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能,并使得數(shù)據分析得以推廣。數(shù)據分析是數(shù)學與計算機科學相結合的產物。


接著我們給大家說一下數(shù)據挖掘,數(shù)據挖掘是一個跨學科的計算機科學分支 。它是用人工智能、機器學習、統(tǒng)計學和數(shù)據庫的交叉方法在相對較大型的數(shù)據集中發(fā)現(xiàn)模式的計算過程。除了原始分析步驟,它還涉及到數(shù)據庫和數(shù)據管理方面、數(shù)據預處理、模型與推斷方面考量、興趣度度量、復雜度的考慮,以及發(fā)現(xiàn)結構、可視化及在線更新等后處理。數(shù)據挖掘過程的總體目標是從一個數(shù)據集中提取信息,并將其轉換成可理解的結構,以進一步使用。數(shù)據挖掘是數(shù)據庫知識發(fā)現(xiàn)的分析步驟,本質上屬于機器學習的范疇。使用數(shù)據挖掘方法來采樣過小以致無法可靠地統(tǒng)計推斷出所發(fā)現(xiàn)任何模式的有效性的更大總體數(shù)據集的部分。不過這些方法可以創(chuàng)建新的假設來檢驗更大數(shù)據總體。所以對于數(shù)據挖掘的方法還是要做好選擇。


我們在這篇文章中給大家介紹了數(shù)據分析和數(shù)據挖掘知識的基本概念,這些知識只是幫助大家初步地了解數(shù)據分析行業(yè)的一些基本常識類的內容,希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?,我們在后面的文章中給大家介紹出更多的內容。

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