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如何學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘？
2019-04-25
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很多人都開始關(guān)注數(shù)據(jù)分析，這是因為數(shù)據(jù)分析行業(yè)十分有前景。而學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，其中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘需要掌握很多的知識。我們在這篇文章中給大家介紹一下數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)的知識，希望能夠給大家?guī)韼椭?


需要告訴大家的是，我們學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)據(jù)的知識的時候，一定離不開統(tǒng)計知識的學(xué)習(xí)，當(dāng)然Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數(shù)據(jù)挖掘的話，就要重視數(shù)學(xué)知識，數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學(xué)知識，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。這些都是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的基本功。


而數(shù)據(jù)挖掘中的樸素貝葉斯算法需要概率方面的知識，SKM算法需要高等代數(shù)或者區(qū)間論方面的知識。當(dāng)然，我們可以直接套模型，R、Python這些工具有現(xiàn)成的算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學(xué)習(xí)這些算法，最好去學(xué)習(xí)一些數(shù)學(xué)知識，也會讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會和Spark相結(jié)合。


可以挖掘的數(shù)據(jù)類型有很多，具體就是關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時間序列數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫和多媒體數(shù)據(jù)庫。關(guān)系數(shù)據(jù)庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或字段，并通常存放大量元組，比如記錄或行。關(guān)系中的每個元組代表一個被唯一關(guān)鍵字標(biāo)識的對象，并被一組屬性值描述。


那么什么是數(shù)據(jù)倉庫呢？數(shù)據(jù)倉庫就是通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)裝入和定期數(shù)據(jù)刷新構(gòu)造。數(shù)據(jù)挖掘的工作內(nèi)容是什么呢？數(shù)據(jù)分析更偏向統(tǒng)計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數(shù)據(jù)挖掘更偏向于建模型。比如，我們做一個電商的數(shù)據(jù)分析。萬達電商的數(shù)據(jù)非常大，具體要做什么需要項目組自己來定。電商數(shù)據(jù)能給我們的業(yè)務(wù)什么樣的推進，我們從這一點入手去思考。我們從中挑出一部分進行用戶分群。


關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)的知識我們就給大家介紹到這里了，相信大家看了這篇文章以后對數(shù)據(jù)挖掘有了一個新的看法。其實數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)并非一日兩日就能夠完成，只有我們堅持學(xué)習(xí)，我們才能夠有所收獲。

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