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【4種數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)比及解析,數(shù)據(jù)挖掘算法】1.數(shù)據(jù)挖掘算法研究。目前數(shù)據(jù)挖掘的主流算法包含統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)類算法和機(jī)器學(xué)習(xí)類算法（監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）、而機(jī)器學(xué)習(xí)算法里面最熱門的就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，主要工作是找到更加先進(jìn)的算法或改進(jìn)這些算法，使其在數(shù)據(jù)挖掘方面更有效率，或者將這些算法做成工具，使用起來更方便，降低算法門檻。
數(shù)據(jù)挖掘的主要研究有哪些方向？

數(shù)據(jù)挖掘主要研究方向包含算法研究和應(yīng)用研究兩個(gè)方面。1.數(shù)據(jù)挖掘算法研究。目前數(shù)據(jù)挖掘的主流算法包含統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)類算法和機(jī)器學(xué)習(xí)類算法（監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）、而機(jī)器學(xué)習(xí)算法里面最熱門的就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，主要工作是找到更加先進(jìn)的算法或改進(jìn)這些算法，使其在數(shù)據(jù)挖掘方面更有效率，或者將這些算法做成工具，使用起來更方便，降低算法門檻。
2.應(yīng)用研究，主要是大數(shù)據(jù)分析范疇。數(shù)據(jù)挖掘在人文社科、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療、理工科等各個(gè)領(lǐng)域都有極強(qiáng)的應(yīng)用前景。第一步，選定某個(gè)自己擅長的領(lǐng)域，找到獲取該領(lǐng)域數(shù)據(jù)的途徑，這一步看似簡單，其實(shí)很難，一方面是需要的數(shù)據(jù)量非常大而且要全面，另一方面是要盡可能保證獲取的數(shù)據(jù)的真實(shí)性，這個(gè)前提沒做好，后面的分析毫無意義。
第二步，數(shù)據(jù)清理，必須了解數(shù)據(jù)清理的常用算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行冗余清理和標(biāo)準(zhǔn)化處理等。第三步，選擇合適的算法，不斷做實(shí)驗(yàn)，獲得實(shí)驗(yàn)結(jié)論第四步，建立適當(dāng)?shù)慕Y(jié)論評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，判斷第三步的結(jié)論是否有實(shí)際意義，如果結(jié)論存在明顯錯(cuò)誤或者無法自洽，則從新選擇算法，如果換了多個(gè)算法，結(jié)論仍然無意義，則考慮是數(shù)據(jù)存在問題，很可能需要從新找數(shù)據(jù)，或者考慮之前的數(shù)據(jù)不夠充分，還需要補(bǔ)充其他方面的數(shù)據(jù)重新分析。
數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師，有什么區(qū)別？

我上一份工作是數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在的工作是數(shù)據(jù)挖掘工程師，因此我可以以我自己的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來回答這個(gè)問題。數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)挖掘工程師，同屬于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的洞察者，但是兩者的工作內(nèi)容卻有著不小的區(qū)別。對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)分析師來說，最重要的并不是編程技能，而是邏輯分析能力、業(yè)務(wù)理解能力、報(bào)告展示能力等。數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)分析師使用的主要工具可以是編程，但并非必要；因?yàn)楝F(xiàn)在已經(jīng)存在大量的強(qiáng)大、易用的數(shù)據(jù)分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等，即使你沒有編程能力，仍然能勝任絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析工作；但是相對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，你還額外需要一些能力，比如數(shù)據(jù)可視化的能力、寫數(shù)據(jù)報(bào)告的能力、在領(lǐng)導(dǎo)甚至許多人面前做報(bào)告、講演的能力等；同時(shí)，由于現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)公司都在講大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)基本上在各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫中，因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，SQL的熟練掌握是不可避免的。
數(shù)據(jù)分析師一般有兩種，一種是面向業(yè)務(wù)的，主要對(duì)各業(yè)務(wù)線、產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營、各部門領(lǐng)導(dǎo)的需求提供支持，幫助他們分析業(yè)務(wù)、了解業(yè)務(wù)，發(fā)掘出業(yè)務(wù)中的問題并提供解決方案；另一種是偏宏觀的分析，一般沒有需求方，主要是自發(fā)地進(jìn)行探索，主動(dòng)找到公司業(yè)務(wù)中存在的問題，弄清公司發(fā)展的趨勢(shì)，對(duì)于公司發(fā)展的方向做出指引。數(shù)據(jù)挖掘工程師雖然說不會(huì)編程也不至于完全無法做數(shù)據(jù)挖掘工作，但是好的編程技能卻會(huì)成為你工作中的得力助手；很多時(shí)候，數(shù)據(jù)挖掘工程師會(huì)為數(shù)據(jù)分析師提供一些支持性的工作，比如為他們搭建數(shù)據(jù)庫、清洗數(shù)據(jù)、建立報(bào)表平臺(tái)等；有些時(shí)候數(shù)據(jù)分析師也會(huì)直接向數(shù)據(jù)挖掘工程師提出需求，有些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式、格式超出了數(shù)據(jù)分析師的技能覆蓋范圍，這時(shí)就需要數(shù)據(jù)挖掘工程師幫他們做一些前期工作；另外呢，數(shù)據(jù)挖掘工程師往往還需要做一些機(jī)器學(xué)習(xí)方面的工作，因此就需要對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論及代碼實(shí)踐有足夠的認(rèn)識(shí) 。