数据挖掘方向难吗?都需要用到什么技术,

发布网友发布时间：2022-04-23 19:04

共2个回答

热心网友时间：2022-04-06 15:33

数据挖掘没有大家想象中难，一般来说要掌握统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类技术、人工神经网络和遗传基因算法、规则归纳和可视化技术。

1.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，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。
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。
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。
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。

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热心网友时间：2022-04-06 16:51

我是一个数据分析师，但是没有你想象的那么厉害，大学期间我是学习电商辅修金融的，数据挖掘主要需要就业者有基本算法的了解，一般互联网行业通用的模型算法例如聚类、回归、决策树、神经网络等等，这就牵扯到你需要掌握算法的同时还要会模型软件，例如spss等。当然，你在做一个模型挖掘的时候肯定需要原始数据，能从数据库中提炼的数据必须自己来，所以你需要掌握如何写sql并提炼需求数据进行分析。另外一点就是你要有一定的分析指导及预判能力，即你分析模型结果和指导公司业务跟进或优化，在报告中你要能通过图示、文字向需求者阐明。一般情况下初级数据分析师是可以做到对运营数据进行加工并得到一段周期的规律来指导下一段周期，高级的数据分析师当然就是可以通过模型预测出很多意想不到的方向和行为。仅供参考