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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( 二 )

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相對(duì)SAS、SPSS來(lái)說(shuō)R語(yǔ)言更適合科研人員The R Project for Statistical Computing ， 因?yàn)镽軟件是完全免費(fèi)的 ， 而且開放的社區(qū)環(huán)境提供多種附加工具包支持 ， 更適合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算分析研究 。雖然目前在國(guó)內(nèi)流行度不高 ， 但是強(qiáng)烈推薦 。可以嘗試改進(jìn)一些主流算法使其更加快速高效 ， 例如實(shí)現(xiàn)Hadoop平臺(tái)下的SVM云算法調(diào)用平臺(tái)--web 工程調(diào)用hadoop集群 。
需要廣而深的閱讀世界著名會(huì)議論文跟蹤熱點(diǎn)技術(shù) 。如KDD ， ICML ， IJCAI ， Association for the Advancement of Artificial Intelligence ， ICDM 等等；還有數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)領(lǐng)域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data ， IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering ， Journal of Machine Learning Research Homepage ， IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等 。
可以嘗試參加數(shù)據(jù)挖掘比賽培養(yǎng)全方面解決實(shí)際問(wèn)題的能力 。如Sig KDD  ， Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等 。可以嘗試為一些開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)自己的代碼 ， 比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具體可以在SourceForge或GitHub.上發(fā)現(xiàn)更多好玩的項(xiàng)目） 。
經(jīng)典圖書推薦：《機(jī)器學(xué)習(xí)》 《模式分類》《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)》《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)》《R語(yǔ)言實(shí)踐》 ， 英文素質(zhì)是科研人才必備的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等 。
三、以下是個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)挖掘崗位的感受真正從數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)踐的角度講 ， 溝通能力對(duì)挖掘的興趣愛好是最重要的 ， 有了愛好才可以愿意鉆研 ， 有了不錯(cuò)的溝通能力 ， 才可以正確理解業(yè)務(wù)問(wèn)題 ， 才能正確把業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成挖掘問(wèn)題 ， 才可以在相關(guān)不同專業(yè)人才之間清楚表達(dá)你的意圖和想法 ， 取得他們的理解和支持 。所以我認(rèn)為溝通能力和興趣愛好是個(gè)人的數(shù)據(jù)挖掘的核心競(jìng)爭(zhēng)力 ， 是很難學(xué)到的；而其他的相關(guān)專業(yè)知識(shí)誰(shuí)都可以學(xué) ， 算不上個(gè)人發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力 。
說(shuō)到這里可能很多數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家、程序員、統(tǒng)計(jì)師等等都要扔磚頭了 ， 對(duì)不起 ， 我沒有別的意思 ， 你們的專業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘都很重要 ， 大家本來(lái)就是一個(gè)整體的 ， 但是作為單獨(dú)一個(gè)個(gè)體的人來(lái)說(shuō) ， 精力有限 ， 時(shí)間有限 ， 不可能這些領(lǐng)域都能掌握 ， 在這種情況下 ， 選擇最重要的核心 ， 我想應(yīng)該是數(shù)據(jù)挖掘技能和相關(guān)業(yè)務(wù)能力吧（從另外的一個(gè)極端的例子 ， 我們可以看 ，  比如一個(gè)迷你型的挖掘項(xiàng)目 ， 一個(gè)懂得市場(chǎng)營(yíng)銷和數(shù)據(jù)挖掘技能的人應(yīng)該可以勝任 。
這其中他雖然不懂?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ， 但是簡(jiǎn)單的Excel就足以勝任高達(dá)6萬(wàn)個(gè)樣本的數(shù)據(jù)處理；他雖然不懂專業(yè)的展示展現(xiàn)技能 ， 但是只要他自己看的懂就行了 ， 這就無(wú)需什么展示展現(xiàn)；前面說(shuō)過(guò) ， 統(tǒng)計(jì)技能是應(yīng)該掌握的 ， 這對(duì)個(gè)人的迷你項(xiàng)目很重要；他雖然不懂編程 ， 但是專業(yè)挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的；這樣在迷你項(xiàng)目中 ， 一個(gè)懂得挖掘技能和市場(chǎng)營(yíng)銷業(yè)務(wù)能力的人就可以圓滿完成了 ， 甚至在一個(gè)數(shù)據(jù)源中根據(jù)業(yè)務(wù)需求可以無(wú)窮無(wú)盡的挖掘不同的項(xiàng)目思路 ， 試問(wèn)就是這個(gè)迷你項(xiàng)目 ， 單純的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家、單純的一個(gè)程序員、單純的一個(gè)展示展現(xiàn)技師、甚至單純的一個(gè)挖掘技術(shù)專家 ， 都是無(wú)法勝任的） 。

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