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數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重學(xué)習(xí)什么?
2019-04-30
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很多人都想去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘這一塊的相關(guān)知識(shí),這是因?yàn)?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘這項(xiàng)工作十分有前景,同時(shí)在薪資方面也十分出色。但是要想學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘不是一個(gè)容易的事情,不過(guò)我們還是有技巧的,在這篇文章中我們給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)需要側(cè)重哪些知識(shí),希望這篇文章能夠幫助到大家。

1.統(tǒng)計(jì)知識(shí)

在做數(shù)據(jù)分析,統(tǒng)計(jì)的知識(shí)肯定是需要的,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(shí),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(shí),最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。

2.概率知識(shí)

樸素貝葉斯算法需要概率方面的知識(shí),SKM算法需要高等代數(shù)或者區(qū)間論方面的知識(shí)。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(shí),也會(huì)讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常會(huì)用到的語(yǔ)言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比較多。有時(shí)用MapReduce寫程序,再用Hadoop或者Hyp來(lái)處理數(shù)據(jù),如果用Python的話會(huì)和Spark相結(jié)合。

3.數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)類型

那么可以挖掘的數(shù)據(jù)類型都有什么呢?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)庫(kù)和多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就是表的集合,每個(gè)表都賦予一個(gè)唯一的名字。每個(gè)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(gè)元組代表一個(gè)被唯一關(guān)鍵字標(biāo)識(shí)的對(duì)象,并被一組屬性值描述。

4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)呢?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是通過(guò)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(jì)分析,出圖,作報(bào)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(gè)電商的數(shù)據(jù)分析。萬(wàn)達(dá)電商的數(shù)據(jù)非常大,具體要做什么需要項(xiàng)目組自己來(lái)定。電商數(shù)據(jù)能給我們的業(yè)務(wù)什么樣的推進(jìn),我們從這一點(diǎn)入手去思考。我們從中挑出一部分進(jìn)行用戶分群。

相信大家看到這里已經(jīng)知道了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候需要側(cè)重的知識(shí)點(diǎn)了吧?如果想要學(xué)完數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)那就需要大量的時(shí)間。所以說(shuō),我們可以學(xué)習(xí)幾個(gè)比較主要的知識(shí)點(diǎn),這樣我們才能夠快速上手數(shù)據(jù)挖掘

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