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数据挖掘需要学习哪些知识?

时间:2021-04-16 16:59:58  来源:今日头条  作者:IT界的霍建华



1.统计知识

在做数据分析,统计的知识肯定是需要的,Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话,就要重视数学知识,数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

2.概率知识

而朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识,SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然,我们可以直接套模型,R、Python这些工具有现成的算法包,可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法,最好去学习一些数学知识,也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、JAVA、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

3.数据挖掘的数据类型

那么可以挖掘的数据类型都有什么呢?关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合,每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段,并通常存放大量元组,比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象,并被一组属性值描述。

4.数据仓库

什么是数据仓库呢?数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造 。数据挖掘的工作内容是什么呢?数据分析更偏向统计分析,出图,作报告比较多,做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如,我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大,具体要做什么需要项目组自己来定。电商数据能给我们的业务什么样的推进,我们从这一点入手去思考。我们从中挑出一部分进行用户分群。



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