数据挖掘

一、大数据相关职位介绍（数据来源于拉钩、智联） （一）大数据相关职位列举 （二）每个相关职位的岗位职责与要求 既然要转型大数据，那从职业的角度先为大家介绍一下大数据相关的职位。 我推荐一个学习交流群：784789432 大数据相关的职位列举 （一）开发岗位 ETL工程师 数据仓库工程师 大数据工程师 Hadoop开发工程师 Java大数据工程师 Spark开发工程师 大数据运维工程师 （二）数据岗位 数据可视化工程师 机器学习算法工程师 数据挖掘工程师 大数据分析师 （三）综合岗位 大数据架构师 大数据科学家 （四）职能岗位 大数据产品经理 数据运营 BI工程师 商业分析师 每个相关职位的岗位职责与要求 01. ETL工程师 （参考微贷网招聘信息） 岗位职责： a. 负责数据仓库工具开发， b. 负责外围系统建设和数据仓库建设， c. 针对业务场景编写ETL通用工具脚本， d. 数据字典编写，形成对其它团队的数据接口文档； 岗位要求： a. 熟悉Hive、Mysql、HBase中的一种并熟悉SQL。 b. 对数字或互联网金融领域敏感，对数据建模、存取、处理、可视化等相关技术有很强的学习热情。 c. 熟悉数据仓库任务调度。 d. 熟悉linux，熟悉LINUX常用命令，至少熟悉python,php,shell等一种脚本语言。 e. 了解HADOOP，HIVE有使用这两个平台

数据分析领域是数据挖掘和机器学习技术的舞台。数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析数据，利用数据库界提供的技术来管理数据。 机器学习 机器学习是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习在统计学的基础上，结合计算机科学和工程技术，将理论转换为行之有效的计算机算法，以探求数据背后的真实含义。 机器学习包括监督学习和无监督学习两大类。 注意：传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象，很多算法和技术是为处理中小规模数据而设计的；如果直接将传统的机器学习技术应用于海量数据，那么实际效果可能很差，甚至根本无法使用。因此，对于当今大数据应用，传统机器学习算法和技术有必要进行针对大数据的改造。 监督学习 如果想要预测目标变量的值，则选择监督学习算法。 如果目标变量是离散型，则选择分类算法；如果目标变量是连续型的数值，则选择回归算法。 常见的监督学习算法有：k-近邻算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、线性回归、局部加权线性回归、Ridge回归、Lasso最小回归系数估计。 无监督学习 如果不想预测目标变量的值，则选择无监督学习算法。如果仅需要将数据划分为离散的组，则使用聚类算法；如果还需要估计数据与每个分组的相似程度，则使用密度估计算法。 常见的无监督学习算法有：K-均指、DBSCAN、最大期望算法、Parzen窗设计。 数据库 这里的数据库

数据挖掘应用研究案例精选合集 数据挖掘（英语：Data mining），掌握数据挖掘技能，金矿就在您的脚下。基于数据挖掘技术的精确智能营销随着大数据、移动应用等的快速发展，已经越来越重要，企业对这方面人才需求缺口也越来越大。本文集主要从数据挖掘应用演讲案例方向介绍了数据挖掘的实际应用，从宏观角度帮助你了解什么是数据挖掘。 详细解读 和小伙伴们一起来吐槽 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/856019/blog/221956

数据挖掘：What？Why？ How？ 这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了 统计学、数据库和机器学习 等学科，并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。 学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。 技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。 一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。 2）数据挖掘工程师：在多媒体

本文来自 网易云社区 。 常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。对学习数据挖掘的学生来说，如何选择确实是道难题，下面就介绍一下几种常用的挖掘软件的特点，供大家参考。 数据挖掘软件首推R ，它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。 R作为一款用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语言，即R语言。R支持一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。 R软件的首选界面是命令性界面，通过编写脚本来调用分析功能。如果缺乏编程技能，也可使用图形界面，比如使用R Commander。 其次是Python ，Python几乎都可以做（通用性语言），函数比R多，比R快。但是缺点是比R难学一点。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。它的语言简单易懂，做分析方便，而且可以开发大型软件。 其它数据挖掘软件用的并不是很多，但是可以结合知友的回答推荐几款，常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。 SAS Data Mining: 发掘数据集的模式，其描述性和预测性模型为用户更深入的理解数据提供了基础。用户不需要写任何代码

Spark数据挖掘-数据标准化 1 前言 特征数据标准化指的是对训练样本通过利用每一列的统计量将特征列转换为0均值单位方差的数据。 这是非常通用的数据预处理步骤。 例如：RBF核的支持向量机或者基于L1和L2正则化的线性模型在数据标准化之后效果会更好。 数据标准化能够改进优化过程中数据收敛的速度，也能防止一些方差过大的变量特征对模型训练 产生过大的影响。 如何对数据标准化呢？公式也非常简单：新的列 = (老的列每一个值 - 老的列平均值) / (老的列标准差) 2 数据准备 在标准化之前，Spark必须知道每一列的平均值，方差，具体怎么知道呢？ 想法很简单，首先给 Spark的 StandardScaler 一批数据，这批数据以 org.apache.spark.mllib.feature.Vector 的形式提供给 StandardScaler。StandardScaler 对输入的数据进行 fit 即计算每一列的平均值，方差。 调度代码如下： import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib

第一部分 导论 第1章 商业数据挖掘简介 　1.1 介绍 　1.2 进行数据挖掘需要什么 　1.3 数据挖掘 　1.4 集聚营销 　1.5 商业数据挖掘 　1.6 数据挖掘工具 第2章 数据挖掘过程与知识发 　2.1 CRISP-DM 　2.2 知识发现过程 第3章 数据挖掘的数据库支持 　3.1 数据仓库 　3.2 数据集市 　3.3 联机分析处理 　3.4 数据仓库的实现 　3.5 元数据 　3.6 系统示范 　3.7 数据质量 　3.8 软件产品 　3.9 实例 第二部分 数据挖掘工具 第4章 数据挖掘方法概述 　4.1 数据挖掘方法 　4.2 数据挖掘视野 　4.3 数据挖掘的作用 　4.4 实证数据集 附录4A 第5章 聚类分析 　5.1 聚类分析 　5.2 聚类分析的描述 　5.3 类数量的变动 　5.4 聚类分析的运用 　5.5 在软件中使用聚类分析 　5.6 大数据集的方法运用 　5.7 软件产品 附录5A 第6章 数据挖掘中的回归算法 　6.1 回归模型 　6.2 逻辑回归 　6.3 线性判别分析 　6.4 数据挖掘中回归的实际应用 　6.5 大样本数据集的模型应用 第7章 数据挖掘中的神经网络 　7.1 神经网络 　7.2 数据挖掘中的神经网络 　7.3 神经网络的商业应用 　7.4 神经网络应用于大样本数据集 　7.5 神经网络产品 第8章 决策树算法 　8

1，什么是大数据 简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 2，大数据最核心的价值 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。 3，大数据处理分析的六大最好工具 Apache Hadoop ： Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区 服务器 ，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 ⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本

对于刚入门的数据挖掘小伙伴们，先要建立一个数据挖掘的流程概念。 首先，我们拿到相应的数据，这个数据有的是通过数据库，利用hive或者SQL获取你用于分析的数据；或者直接通过一些上游分析得到的数据(例如通过生物信息分析流程得到的初步结果)。 拿到数据之后，需要先对数据进行一个初步探索，需要去了解数据的各个纬度信息： 第一步，对数据的了解和可视化 1、几行几列，有多少个特征，多少样本 2、是否有缺失值，看看缺失值的情况 3、看数据类型，是否有一些字符型数据，因为后续的模型需要用到的是数值型数据 4、对数据做个可视化，看看数据长什么样 第二步，对目标的了解以及对数据的初步处理 1、对数据挖掘的目标要有所理解，通过理解，可以进行这一步的主要分析 2、缺失值：通过对数据以及目标的理解，看看 a、是否可以直接删除该缺失数据 b、如果不能删除，用什么样的方法填充它比较好，常见的有均值，中位数，或者拉格朗日法，牛顿法等填充。这个填充要基于对数据的了解，才方便自己选择具体方法进行处理，例如你的数据可能是由于低于某些仪器的检测下限所造成缺失的，那么可以用0来填充。 3、异常值：看数据是否处于异常，可以用 3σ原则，PCA，箱线图等等，至于是否要处理也要看建模的目标对于异常值的考虑。 第三步，数据预处理 主要是对数据进行归一化，标准化，字符型数据转化成数值性数据，包括min-max,z-score,

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益（Information gain） 2.1.5 信息增益率 (Information Gain Ratio) 2.1.6 基尼系数 3. 决策树算法 3.1 ID3算法 3.1.1 ID3算法简述 3.1.2 熵值对决策的影响 3.1.3 算法思想 3.1.4 递归返回条件 3.1.5 算法步骤 3.1.6 ID3算法缺点 3.2 C 4.5 算法 3.2.1 为什么采用C 4.5 算法？ 3.2.2 C4.5对以上缺点的改进 3.2.3 算法思想 3.2.4 算法步骤 3.2.6 决策树C4.5算法的不足与改进 3.3 CART分类/回归树 3.3.1 为什么引入CART分类/回归树 3.3.2 结点选择标准 3.3.3 CART分类树算法对连续特征和离散特征的处理 3.3.4 CART分类树算法思想 3.3.6 CART剪枝 4. 总结 4.1