数据挖掘需要的知识(数据挖掘必备技能)
本篇目录:
1、学习数据挖掘需要那些基础知识?2、十三种常用的数据挖掘的技术3、数据挖掘工程师要具备哪些技能?学习数据挖掘需要那些基础知识?
(1)学习数据挖掘基础:数据库理论、数学基础(包括数理统计、概率、图论等)、熟练掌握一种编程语言(java,python)、会使用数据挖掘工具软件(weka、matlab、spss)。编程基础。
程序语言,比如c++/java和python,再加个matlab之类的方便应用的语言。会一些机器学习的课程,了解这个领域具体在研究的东西,看点公开课或者书籍。英语基础好,基本读写能力可以。相关计算机方面知识梳理。
先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。
数据挖掘需要的技能:需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据;作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。
基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。
十三种常用的数据挖掘的技术
1、下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,基于历史的分析,遗传算法,聚集检测,连接分析,决策树,神经网络,粗糙集,模糊集,回归分析,差别分析,概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
2、统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术,特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类,即所谓物以类聚,以期从中发现规律和典型模式。
3、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成若干个结点,每个结点代表一个结论。神经网络技术。
4、模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式,以对业务成果形成智能推断。例如,企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。
5、web数据挖掘是一项综合性技术,指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
数据挖掘工程师要具备哪些技能?
1、编程/统计语言 数据挖掘在很大程度上依赖于编程,根据KD Nuggets的研究,R和Python是数据科学中最受欢迎的编程语言。
2、Java 开发,掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。
3、数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。
4、还有一个比较重要的就是良好的客户沟通能力。可以明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,调整客户对数据挖掘的误解和过高期望,让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力,这一点是工程师往后发展的一个很关键的点。
5、数据挖掘、数据分析和机器学习方向:涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。需要的能力:提升程序设计能力。
到此,以上就是小编对于数据挖掘必备技能的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。
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