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如何使用數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘崗位分析

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如何從零開始學習數(shù)據(jù)挖掘？
四川高考成績什么時候出來？招聘時間比去年晚一天發(fā)布后 ， 考生還是需要注意一些時間節(jié)點 。四川高考成績什么時候出來？今年高考成績?nèi)詫⒂?月22日晚發(fā)布 ， 而根據(jù)教育部發(fā)布的高考相關(guān)要求 ， 完成各批次錄取的時間比去年晚了11天 ， 將于8月底前結(jié)束 。

如何使用數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘崗位分析


這個問題思考了很久 ， 作為過來人談一談 ， 建議在看我這篇回答之前先去了解一下數(shù)據(jù)挖掘的概念和定義 。在學習數(shù)據(jù)挖掘之前你應(yīng)該明白幾點：數(shù)據(jù)挖掘目前在中國的尚未流行開 ， 猶如屠龍之技 。數(shù)據(jù)初期的準備通常占整個數(shù)據(jù)挖掘項目工作量的70%左右 。數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫和機器學習等學科 ， 并不是新的技術(shù) 。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學習（相比技術(shù)人員學習業(yè)務(wù)來的更高效）數(shù)據(jù)挖掘適用于傳統(tǒng)的BI（報表、OLAP等）無法支持的領(lǐng)域 。
數(shù)據(jù)挖掘項目通常需要重復(fù)一些毫無技術(shù)含量的工作 。如果你閱讀了以上內(nèi)容覺得可以接受 ， 那么繼續(xù)往下看 。學習一門技術(shù)要和行業(yè)靠攏 ， 沒有行業(yè)背景的技術(shù)如空中樓閣 。技術(shù)尤其是計算機領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展是寬泛且快速更替的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計都能成立公司） ， 一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術(shù)細節(jié) 。但是技術(shù)在結(jié)合行業(yè)之后就能夠獨當一面了 ， 一方面有利于抓住用戶痛點和剛性需求 ， 另一方面能夠累計行業(yè)經(jīng)驗 ， 使用互聯(lián)網(wǎng)思維跨界讓你更容易取得成功 。
不要在學習技術(shù)時想要面面俱到 ， 這樣會失去你的核心競爭力 。一、目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類 。1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢 ， 商務(wù)智能 ， 出分析報告 。2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機器學習算法實現(xiàn)和分析 。3）科學研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機構(gòu)研究新算法效率改進及未來應(yīng)用 。
二、說說各工作領(lǐng)域需要掌握的技能 。(1).數(shù)據(jù)分析師需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ) ， 但是對程序開發(fā)能力不做要求 。需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具如SAS）、SPSS、EXCEL、BI工具等 。需要對與所在行業(yè)有關(guān)的一切核心數(shù)據(jù)有深入的理解 ， 以及一定的數(shù)據(jù)敏感性培養(yǎng) 。經(jīng)典圖書推薦：《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》、《統(tǒng)計學》推薦David Freedman版、《業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?、《SAS編程與數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)案例》、《Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用 》、《Excel 2007 VBA參考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等(2).數(shù)據(jù)挖掘工程師需要理解主流機器學習算法的原理和應(yīng)用 。
需要熟悉至少一門編程語言如（Python、C、C、Java、Delphi等） 。需要理解數(shù)據(jù)庫原理 ， 能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫（Mysql、SQL、DB2、Oracle等） ， 能夠明白MapReduce的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好 。經(jīng)典圖書推薦：《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》、《機器學習實戰(zhàn)》、《人工智能及其應(yīng)用》、《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論》、《算法導(dǎo)論》、《Web數(shù)據(jù)挖掘》、《 Python標準庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》等 。
(3).科學研究方向需要深入學習數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ) ， 包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 （Apriori和FPTree）、分類算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚類算法 （Kmeans、Spectral Clustering） 。目標可以先吃透數(shù)據(jù)挖掘10大算法各自的使用情況和優(yōu)缺點 。

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