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数据挖掘基础知识

一、数据挖掘技术的基本概念

随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。

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。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。

二、数据挖掘的基本任务

数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

1. 关联分析(association analysis)

关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

2. 聚类分析(clustering)

聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。

3. 分类(classification)

分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

4. 预测(predication)

预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。

5. 时序模式(time-series pattern)

时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

6. 偏差分析(deviation)

在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

三数据挖掘常的基本技术

1. 统计学

统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

2. 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。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。

3. 决策树分类技术

决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

4. 人工神经网络和遗传基因算法

人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。

5. 规则归纳

规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …

6. 可视化技术

可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。

四数据挖掘技术实施的步骤

数据挖掘的过程可以分为6个步骤：

?1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。

?2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。

?3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。

?4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。

?5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。

?6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。

通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。

五数据挖掘的应用现状

数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。在美国国家科学基金会(NSF)的数据库研究项目中，KDD被列为90年代最有价值的研究项目。人工智能研究领域的科学家也普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。

美国钢铁公司和神户钢铁公司利用基于数据挖掘技术的ISPA系统，研究分析产品性能规律和进行质量控制，取得了显著效果。通用电器公司(GE)与法国飞机发动机制造公司(sNEcMA)，利用数据挖掘技术研制了CASSIOP．EE质量控制系统，被三家欧洲航空公司用于诊断和预测渡音737的故障，带来了可观的经济效益。该系统于1996年获欧洲一等创造性应用奖。

享有盛誉的市场研究公司，如美国的A．C．一Nielson和Information Resources，欧洲的GFK和ln．fratest Burk等纷纷开始使用数据挖掘工具来应付迅速增长的销售和市场信息数据。商家的激烈竞争导致了市场快速饱和，产品的迅速更新，使得经营者对市场信息的需求格外强烈利用数据挖掘技术所形成的市场预测能力和服务，使这些市场研究公司取得了巨大收益。

英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。

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数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

数据挖掘课程体会

数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。在这里就不一一介绍了。在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。

数据挖掘需要什么数学基础(一)

在学习数据挖掘的时候，我们一定要掌握一些数学基础，毕竟数据挖掘中涉及到了很多的算法。说到这里我们要给大家说一说数据挖掘的概念，数据挖掘就是从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，数据挖掘也是这些年计算机领域主要的研究内容。那么数据挖掘需要什么数学基础呢？下面我们就为大家讲解一下这些知识。首先给大家说一下数据挖掘的基本流程吧，数据挖掘的基本流程就是对原始数据进行填补遗漏、消除异常、噪声等处理，提高数据挖掘的有效性和准确性。然后使用特定的算法对原始数据进行归纳抽象，去掉肮脏数据，最终得到一个关系模型。当新的数据加入数据集中时，可以根据该关系模型决定新数据的分类和处理模式。同时，新数据也将带来对整体模型的变化，数据和模型处于动态对应的状态。看到这里，我们不难发现，数据挖掘就是一个典型的数据建模的过程，这就需要我们使用一些工具、方法、理论知识来进行解决这些问题。一般来说，数据挖掘需要的数据基础有很多，比如统计机器学习所需要的主要理论和技术:泛函分析、覆盖数、描述长度理论与算法复杂度研究、与测度论、统计理论、VC维理论、非线性规划技术、几何变换等等，下面我们就给大家说一下数据挖掘涉及到的数学基础。我们先要给大家说的就是线性代数和统计学，在数据挖掘过程中，我们少不了建模，而在这个建模过程中，我们需要掌握两个基础的数据学科，这两大数学学科就是线性代数和统计学。这两门学科代表了机器学习中最主流的两大类方法的基础。第一种是以研究函数和变换为重

点的代数方法，而另一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法。这两个学科侧重虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。以代数和统计为出发点，继续学习的话，就很容易会发现需要更多的数学。而这些数学基础都是我们需要掌握的知识。在这篇文章中我们给大家讲述了数据挖掘的知识以及数据挖掘需要的数学基础。如果想要走进数据分析行业的话，还是需要了解这些知识的，由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了，在下一篇文章中我们继续给大家讲述更多有用的知识。

大数据心得体会65848

大数据心得体会早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。

数据挖掘常用的方法

数据挖掘常用的方法在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组

2019年公需培训数据挖掘答案

数据挖掘1、(单选，4分) 以下哪项不属于知识发现的过程？( ) A、数据清理 B、数据挖掘 C、知识可视化表达 D、数据测试答案：D 2、(单选，4分) 以下哪些不属于数据挖掘的内容？（） A、分类 B、聚类 C、离群点检测 D、递归分析答案：D 3、(单选，4分) 以下哪个不是常见的属性类型？（） A、A．标称属性 B、数值属性 C、高维属性 D、序数属性答案：C 4、(单选，4分) 以下哪个度量属于数据散度的描述？（）

B、中位数 C、标准差 D、众数答案：C 5、(单选，4分) 以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（ D ） A、A．均值 B、中位数 C、众数 D、四分位数答案：D 6、(单选，4分) 对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？( ) A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、噪声检测答案：C 7、(单选，4分) 聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( ) A、K-Means B、DBSCAN C、SVM

答案：C 8、(单选，4分) 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( ) A、根据内容检索 B、建模描述 C、预测建模 D、寻找模式和规则答案：C 9、(单选，4分) 当不知道数据所带标签时. 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A、分类 B、聚类 C、关联分析 D、隐马尔可夫链答案：B 10、(单选，4分) 在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？ ( ) A、信息增益 B、信息增益率 C、基尼指数 D、距离答案：D

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴人工智能研究最新进展综述一、研究领域在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能

够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据：讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析：讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树：讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用：演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析：讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析：主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法：讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

学习云计算的心得体会

学习云计算的心得体会【篇一：学习心得-云计算】学习心得云计算是分布式处理、并行处理、和网格计算的发展，可以或许说是这些计算机科学观念的贸易实现。即把存储于个人电脑、移动电话和此外装备上的多量动静和处理器本钱齐集在一起，协同工作。在极大范畴上可扩展的动静妙技才干向外部客户作为任事来供应的一种计算法子。云计算分为广义云计算和广义云计算。广义云计算是指 it 基础装备的寄予和使用模式，经过网络以按需、易扩展的法子失去所需的本钱。广义云计算是指任事的寄予和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的法子失去所需的任事。这种任事可以是 it 和软件、互联网关连的，也能够使任意此外的任事。云有三种类型：公有云、公有云和异化云。（1）公有云是指云计算任事供应商经过过自己的基础装备直接向多个内部用户供应任事，内部用户经过互联网访问任事，并不领有云计算本钱。本色是成本高贵，存在范畴经济效益。数据安然问题，任事品质易受内部网络品质影响。（2）公有云是企业内部创建的专有云计算机细碎，仅为企业内部使用，安排在企业数据焦点的防火墙内或安然的主机托管场合，并能对其数据、安然性和任事品质发展无效地管制。本色是数据安然，任事品质高不受内部网络影响，进步基础装备垄断率，初始创建成本较高，管理成本高。（3）异化云则是同时供应公有和公有任事的云计算细碎，它是介于公有云和公有云之间的一种折中管理。比如企业的关头贸易数据动静寄存在公有云中，垄断公有云来发展数据运算处理。云存储就比方是一个机器的硬盘存储空间有限，而所重要存储的数据较多，我们可以决意将多个机器的硬盘连在一起，重要添加存储空间时再添加机器就可。为了防范由于某台机器装备阻碍而导致数据丧失，我们可以将一份文件拷贝到多台机器上备份。具体应用如：网络硬盘、网络视频监控、网络游戏、搜索引擎、邮件存储等。与古板的存储装备对比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络装备、存储装备、任事器、应用软件、公用访问接口、接中计、和客户端步调等多个一部分形成的烦复细碎。云主机是新一代的主机租用任事，它整合了高效率任事器与优良网络带宽，无效规画了古板主机租用代价偏高、任事品错落不齐等害

数据挖掘感想

数据挖掘感想通过学习一个学期的数据挖掘课对数据挖掘有了一定的理解，也掌握了，理解了一些数据挖掘中用到的重要的算法。在这个数据膨胀的大数据时代我们需要筛选，查询数据，处理数据。我们看到的听到的都是数据，在这互联网时代数据更多，信息很多。但是有些网站比如百度，谷歌，雅虎等为我们的学习生活带来了很多便利。我们为了更正确更有效的利用和处理数据必须要利用数据挖掘技术，因为有了这技术我们以后的数字化生活变得更方便，不会因为数据多，信息多而感到反感。所以我真正的体会到了数据挖掘的优越性。同时我学习一些算法过后也感觉到了其复杂性，因为数据挖掘算法众多，掌握起来比较困难。我们主要学习了贝叶斯分类算法，决策树分类算法等算法，这些是比较简单并且利用比较广泛的算法。也学习了数据的概念，数据理解包括收集原始数据、数据描述、数据探索分析和数据质量描述。我们首先收集大量的数据然后对此进行数据描述分类数据，然后优化净化数据，并对此进行分类整理，保存查询，搜索数据等。贝叶斯算法：贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶斯定理是由18世纪概率论和决策论的早起研究者Thomas Bayes发明的，故用其名字命名为贝叶斯定理。分类算法的比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类法可以与决策树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶斯分类法也已表现出高准确

率和高速度。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类。贝叶斯定理（Bayes' theorem）是概率论中的一个结果，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式提供了从先验概率P(A)、P(B)和P(B|A)计算后验概率P(A|B)的方法：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，P(A|B)随着P(A)和P(B|A)的增长而增长，随着P(B)的增长而减少，即如果B独立于A时被观察到的可能性越大，那么B对A的支持度越小。举例：一个天气估计问题 ?两个假设H: h1={晴天}、h2={非晴天} ?可观察到的数据：温度高+和温度低- ?先验知识p(h) ?北京晴天的概率0.99：P(h1)=0.99

2020大数据培训心得体会3篇

2020大数据培训心得体会3篇【篇一】大数据培训心得体会汇集 10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了Python、SQL 和SAS等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，

大数据讲座学习心得

大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。 “大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力

数据管理培训心得

数据管理培训心得数据管理培训心得篇一 3月24日我参加了全国数据管理学习班的培训，通过三天的学习，感觉收获良多，回到公司，我在部门进行了三次集中培训，将所学的知识共享给大家，大家反应很好，并引发了很多的讨论。现就学习与部门培训情况简单总结如下：全国数据管理学习班共分三天的课程：第一天，由高复先教授讲解《信息资源规划》，主要讲解了IRP的概念、重要性、原理及实施步骤，结合众多案例，生动地对IRP的整个理念及实施过程进行了介绍。之前我也一直在关注这一理论的发展，高复先是这一理论的发起者，他通过对国外数据管理的多年研究，经过引进、消化、吸收和创新过程，使得这一理论在中国的大地上开花并结果，付出了很多的心血。通过他的亲身讲授，我更加深刻地领会到了他理论的精髓。第二天，《知识管理与数据挖掘》，由信息产业部系统集成室主任，清华大学研究生蒋波主讲，主要讲授了知识管理的原理及实施过程，并通过几个典型案例引申出数据挖掘的重要性，对知识管理和数据挖掘领域现今广为流行的应用工具也多有涉猎，应该说这些内容，是我们将来发展到领导决策支持应用阶段时应该考虑的内容，因此具有很强的前瞻性和可参考性。第三天，由业界知名人士杨大川讲授《商业智能》，商

业智能(BI)是目前信息化发展的最高境界，但是它需要有强大的和海量的数据做基础，它是领导决策的智能化工具，目前有很多企业在用一些BI的工具来进行客户和市场的分析，他们从浩瀚的数据库中钻取自己有用的信息来进行决策层的智能分析，我想这应该是我们发展的目标和方向。回公司后，我针对自己所学的知识，找出自己领会最深刻、与目前我们公司信息发展关系最密切的部分专门制作了PPT，向各位同事做了汇报和交流，由于大家对这些内容的浓厚兴趣，使得本来打算利用晚上两个小时讲完的内容，分了三个晚上共十多个小时才完成。通过学习汇报，我感觉大家对我所学到的东西有了一个整体认识，通过内部交流，也更加加速了消化和吸收，当然更重要的是在今后的工作中自觉地结合所学达到致用的目的。数据管理培训心得篇二这段时间，公司出钱让我们几人去参加培训了，项目数据分析师培训，讲师全部都是从北京请过来的，都是该领域的专家级人物，既有扎实的理论经验，也有丰富的实战经验。虽然老师的实战经验学不到多少，但是老师给予的精彩讲解，也让我学到了许多有用的东西，自己可以在以后的工作中积累实践经验。培训期间老师给我们看了他操作的一些实用软件，还包括配色软件，虽然自我感觉配色还行，但是没软件应用起来方便。还有他自己做的一些系统，这些系统都是EXCEL与水

大数据挖掘及分析培训-

大数据挖掘及分析培训一、课程目标：本次课程以理论与实际相结合为基准，突出实际性演练，以达到如下二、培训目标：（1）了解数据挖掘的基本概念，基本流程、常用算法和适用的场景。（2）能根据实际问题熟练地利用构建数据挖掘项目和流程，熟悉掌握数据建模过程、处理节点的操作。（3）熟悉掌握具体的大数据统计分析技术以及案例，实战项目的具体应用。三、培训对象：（1）从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员；（2）需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者；（3）打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。四、课程大纲：一、大数据挖掘及分析技相关概念 1、大数据挖掘及分析技基本概念 1）基本概念 2）通用系统架构 2、大数据背景下的挖掘及分析发展 1）数据仓库发展 2）数据挖掘发展

3）报表技术发展二、数据挖掘及分析理论及工具 1、数据挖掘及分析论体系 2、数据仓库技术 1）数据仓库技术发展 2）数据仓库建设过程 3、数据挖掘技术 1）数据挖掘相关算法 2）聚类算法 3）分类算法 4）关联算法 5）预测算法 6）数据挖掘新技术 4、可视化体系与工具 1）可视化体系 2）相关工具 3）可视化开发过程三、数据挖掘的主要方法及工具 1、数据挖掘主要方法 2、决策树分类 3、神经网络

4、回归方法 5、聚类分析 6、数据挖掘方法比较 7、分类器的评估与选择 8、流行数据分析平台及数据挖掘工具介绍四、数据挖掘建模过程 1、数据挖掘流程概述 1）问题识别 2）数据理解 3）数据准备 4）建立模型 5）模型评价 6）部署应用 2、离群点发现 1）基于统计的离群点检测 2）基于距离的离群点检测 3）局部离群点算法 4）不平衡数据级联算法五、实战项目——交叉销售 1、背景介绍 2、案例数据展示及分析

数据挖掘一些面试题总结

数据挖掘一些面试题总结（Data Mining）摘录一段企业面对海量数据应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。 ETL工具：Ascential DataStage ，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream 市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（５）衡量数据质量。数据挖掘对聚类的数据要求是什么？（1）可伸缩性（2）处理不同类型属性的能力（3）发现任意形状的聚类（4）使输入参数的领域知识最小化（5）处理噪声数据的能力（6）对于输入顺序不敏感（7）高维性（8）基于约束的聚类（9）可解释性和可利用性简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。思想：其发现关联规则分两步，第一是通过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度不低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。在商务、金融、保险等领域皆有应用。在建筑陶瓷行业中的交叉销售应用，主要采用了Apriori 算法通过阅读该文挡，请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况（请深入分析并给出实例，切忌泛泛而谈）？单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

大数据学习总结

《大数据时代》读后感一、学习总结 1、关于作者维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger），他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。 2、关于大数据 1）大数据是什么大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：V olume（大量）、Velocity（（高）速率）、Variety（多样性）、Veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源所谓的“Big Data”是由IBM和Gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。 3）大数据现状、应用通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。 4）大数据未来 Fayyad曾被视为数据挖掘领域的No.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。 3、关于大数据时代

1)思维变革 ?更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。 ?更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。 ?更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。 2)商业变革 ?数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。 ?价值：发现、利用数据的价值。 ?角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。 3)管理变革 ?责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。 ?自由：反对数据垄断大亨。二、读后感 1、大数据时代，是名符其实的“信息社会” 经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。 2、大数据技术支持预测工作大数据的4V特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。 3、知识管理迫在眉睫大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结……，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？三、在工作中的而应用

数据挖掘培训_数据挖掘岗位需要具备的技能汇总

https://www.sodocs.net/doc/7f4565982.html, 数据挖掘培训_数据挖掘岗位需要具备的技能汇总数据挖掘培训 https://www.sodocs.net/doc/7f4565982.html,_数据挖掘岗位需要具备的技能汇总？大数据和数据挖掘近两年发展非常迅速，在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。光环大数据数据挖掘培训，为大家整理了一些数据挖掘岗位需要具备的技能：一、有较强的数学功底和扎实的统计学功底。在计算机技能方面，需要精通IBMIM/SPSSClementine/SASEM等工具，熟悉Unix操作系统，熟悉DB2/Oracle等大型关系数据库，具备Shell/Perl/TCL/C/C++等编程能力，能够自编挖掘算法、进行商业统计分析、预测。熟练掌握MicrosoftOffice软件，包括Excel和PowerPoint中的统计图形技术。二、有一定的行业知识。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面，若你想从事某个行业的数据挖掘，还需要尽快深入了解这个行业。三、良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作，因为数据挖掘涉及方方面面的关系，非常讲求公司内部的合作。四、良好的客户沟通能力,要掌握一些CRM（客户关系管理）知识和理念，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。你还要善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，向客户提供有价值的可行性操作方案。数据挖掘，需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

数据分析心得体会

数据分析心得体会在数据分析这门课程当中主要学习了numpy和pandas和数据挖掘的知识，学习过程很充实，也不是很难。首先学习了Numpy,NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，主要学习了1、矩阵生成，2、矩阵切片，3、轴对换、相乘，4、条件填入（where），5、数据处理。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据DataFrame。Series 类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用。之后学习了数据索引index，包括了通过索引值或索引标签获取数据以及自动化对齐；此外，pandas 模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数；在SQL中常见的操作主要是增、删、改、查几个动作，那么pandas能否实现对数据的这几项操作呢？答案是Of Course! 我们发现，不论是删除行还是删除列，都可以通过drop方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整drop方法中的axis参数。默认该参数为0，表示删除行观测，如果需要删除列变量，则需设置为1。在Excel中有一个非常强大的功能就是数据透视表，通过托拉拽的方式可以迅速的查看数据的聚合情况，这里的聚合可以是计数、求和、均值、标准差等。pandas 为我们提供了非常强大的函数pivot_table()，该函数就是实现数据透视表功能的。数据挖掘的技术与方法相关知识包括：数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。其中描述性数据挖掘指的是分析具有多个属性的数据集，找出潜在的模式和规律，没有因变量。要采用的算法：聚类、关联分析、因子分析、主成分分析等。预测性数据挖掘指的是用一个或多个自变量预测因变量的值。主要算法：决策树、线性回归Logistic 回归、支持向量机、神经网络、判别分析。通过这几天的学习我了解到数据分析的复杂性和难度，想要学好的它，还需要我花费很长时间。