数据挖掘算法

大数据专业未来就业前景如何？ 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据专业就业三大方向 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 大数据专业人才就业薪资 1基础人才：数据分析师  北京数据分析平均工资：¥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。 数据分析师岗位职责 业务类别:技术 业务方向:数据分析  工作职责: 1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析

本文原地址 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 拜读原文之后，无比喜欢，怕以后找不到，所以转载，大家喜欢可以去看原文，真的很精彩。 从机器学习谈起 　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻　　 　　这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向

原文链接： https://www.cnblogs.com/lsgsanxiao/p/6955502.html 机器学习入门好文，强烈推荐（转） 转自 飞鸟各投林 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对 机器学习 做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工 智能 实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类-- 深度学习 。 下图是图二： 图2

商业智能 ，又称 商务智能 ，英文为 Business Intelligence ，简写为 BI 。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具 。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而 商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策 。为了 将数据转化为知识 ，需要利用 数据仓库 、 联机分析处理（ OLAP ）工具 和 数据挖掘 等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它 只是数据仓库、 OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用 。 商业智能的概念于 1996 年最早由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定 。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 。 可以认为， 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（ insight ），促使他们做出对企业更有利的决策 。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成

单选题 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 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？© A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 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？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 什么是KDD？ (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

https://www.cnblogs.com/Yuanjing-Liu/p/9391964.html 目录 1、数据挖掘工具对比 2、Rapid Miner 3、Orange 4、Weka 4.1 介绍 4.2 使用准备 4.3 主要功能与使用 4.4 优缺点 4.5 开发资源 5、KNIME 5.1 介绍 5.2 主要功能与使用 5.3 优缺点 5.4 开发资源 6 Apache Mahout 6.1 简介 6.2 主要特性 6.3 Mahout安装、配置 6.4 使用简单示例验证mahout 6.5 优缺点 文献 正文 回到顶部 1、数据挖掘工具对比 数据来源： Top 15 Best Free Data Mining Tools: The Most Comprehensive List — Software Testing Help 回到顶部 2、 Rapid Miner 回到顶部 3、Orange 回到顶部 4、Weka 4.1 介绍 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同时weka也是新西兰的一种鸟名，而Weka的主要开发者来自新西兰。Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类

文章目录 一、前言 二、自底向上的层次算法 三、 python实现层次聚类 四、使用Sklearn中的层次聚类 五、使用Scipy库中的层次聚类 (1). linkage(y, method=’single’, metric=’euclidean’) (2).fcluster(Z, t, criterion=’inconsistent’, depth=2, R=None, monocrit=None) 六、层次聚类的优缺点 参考资料： 一、前言   层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。层次聚类算法相比划分聚类算法的优点之一是可以在不同的尺度上（层次）展示数据集的聚类情况。   根据创建聚类树有的两种方式：自下而上合并和自上而下。基于层次的聚类算法可以分为：凝聚的（Agglomerative）或者分裂的（Divisive）。 自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。 自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。   这两种路方法没有孰优孰劣之分

MLlib 数据挖掘与机器学习 数据挖掘体系 数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。 数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。 机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。 深度学习：deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。 总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度学习也是来源于机器学习的算法模型

一、基本信息 标题：基于数据挖掘聚类算法的学生成绩分析 时间：2019 来源：电脑知识与技术 关键词：数据挖掘; 数据仓库; 方法; 二、研究内容 1.数据挖掘系统结构 2.模式的兴趣度 （１）模式容易让人理解； （２）新的数据同样满足挖掘的模式； （３）模式具有潜在的效用； （４）模式是以前没出现过的， 具有新颖性； 3.FP树结构 三、结论 收集好了的数据进行离散化处理， 特别是性别与年龄的离散化的处理方便了挖掘算法的实现。 同时为确保挖掘出的规则的实用性和正确性对学生成绩的影响因素进行问卷调查， 便于以后比对。主要使用数据挖掘中ＦＰ增长算法作为基础， 在实际情况为依托进行频繁项集的计算过程中对ＦＰ增长算法进行了相应的调整， 使之更容易由开发工具实现并减少了系统开销， 并得到关联规则。 四、参考文献 [5]张贵元.基于数据挖掘聚类算法的学生成绩分析[J].电脑知识与技术,2019,15(09):1-2 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/12007037.html

一、基本信息 标题：基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究 时间：2018 来源：北京邮电大学 关键词：数据挖掘; 聚类; 关联规则; 成绩分析; 二、研究内容 1.关联规则的支持度 2.频繁模式树 3.数字信号处理 4.引入兴趣度度量的关联规则挖掘算法流程图 三、结论 知网上的页数太多，在网页上在线阅读了没有下载，图片模糊不清，其实几个基于数据挖掘的论文都大同小异。 四、参考文献 [17]张甜. 基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究[D].北京邮电大学,2018. 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/12006579.html