数据挖掘

随着秋季校招落下帷幕，网上的各类招聘数据也已分布，大数据行业工程师以平均月薪11,600元领跑全国，成为“超高薪、高大上”的代名词。如果你学的是大数据相关专业，那么恭喜你，你的发展良机来了，如果你想要转行大数据也为时不晚。本文将利用从前程无忧招聘网站收集的7万多条大数据岗位招聘信息，分析当下大数据热门的就业和发展方向和技能需求，帮助相关专业在校生和想转行大数据的职场小白们找到适合自己的职业目标和发展方向，成为大数据时代的就业“新宠”，实现高薪梦想，走向人生巅峰！ 数据说明： 一、前景光明的大数据行业 数据源：百度指数 《纽约时报》在2012年的一篇专栏中就曾称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着近年来互联网和信息行业的发展，数据量正在加速增长膨胀，人们越来越多的意识到数据对企业的重要性。从上图所示的“大数据”百度搜索频次可以看出，从2012年开始其搜索热度在全国范围内迅速增长，经历了2017年一个爆发年之后，至今仍不断受到广泛关注。 数据来源：中商产业研究院 随着国家大数据战略的实施和人工智能、云服务、物联网等产业的高速发展，我国大数据产业规模正呈现逐年增长趋势，预计到2021年将达到8000亿元。同时，从数据类型份额的角度看，物联网等极具活力大数据类型将出现大幅增长，为大数据企业带来了新的发展良机。

今天简单介绍一下概念层面的数据挖掘，旨在从售前咨询的角度对数据挖掘的概念和特点进行介绍，并不会介绍具体的数据挖掘技术。 一、何为数据挖掘 ？ 数据相信大家并不陌生，我们生活在一个充满数据的时代。那么，对于这些数据怎样应用，怎样更大的发挥数据价值呢？数据挖掘就是在已知数据的基础上，挖掘出数据背后的知识。 从技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘其本质是一种深层次的数据分析方法，是面向应用的。 二、数据挖掘与数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，区别在于数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先知、有效和可实用三个特征。 三、数据挖掘的主要功能 1、自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题可以迅速直接由数据本省得出结论。 2、关联分析 关联可以分为简单关联、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。 3、聚类 数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集，即为聚类。聚类实质是实现了对有相似性的数据的归集。 来源： CSDN 作者： BaoSimba 链接： https://blog.csdn.net/BaoSimba/article/details

转自：http://www.cnblogs.com/jiesin/archive/2008/06/23/1227694.html 谈谈对BI的理解，杜绝“假”“大”“空”的言辞，从BI的定义、基本技术、专业名词、实例应用及扩展等方面进行重新描述，巩固对BI的理解。 一、BI的定义 BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。用图解的方式可以理解为下图： 图（1） 这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。 如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。 图（2） 上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化

常用的基本上UCI和w3c的。关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http://www.ics.uci.edu/~mlearn/\\MLRepository.htm statlib http://liama.ia.ac.cn/SCILAB/scilabindexgb.htm http://lib.stat.cmu.edu/ 样本数据库 http://kdd.ics.uci.edu/ http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 关于基金的数据挖掘的网站 http://www.gotofund.com/index.asp http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/ reuters数据集 http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html 各种数据集： http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html http://www.mlnet.org/cgi-bin/mlnetois.pl/

《数据挖掘学习日记》系列主要是在学习本科《数据挖掘基础》这门课时留下的笔记，共10篇。 若有机会继续学习，还会接着写下去：） 数据挖掘学习日记0·常用工具、博客 数据挖掘学习日记1·有监督学习与无监督学习 数据挖掘学习日记2·训练集 验证集 测试集 预测集 数据挖掘学习日记3·关联规则挖掘 数据挖掘学习日记4·分类初阶 数据挖掘学习日记5·ClassAdvanced入门 数据挖掘学习日记6·以K-means为例的聚类算法基本流程 数据挖掘学习日记7·k-means算法JAVA代码实现 数据挖掘学习日记8·深度学习入门 数据挖掘学习日记9·Hadoop环境搭建(一) 数据挖掘学习日记10·Hadoop环境搭建（二） 来源： CSDN 作者： mustuo 链接： https://blog.csdn.net/mustuo/article/details/104702776

论文原文 论文下载 论文被引：20211 论文年份：2009 WEKA：Weka是经过实践检验的开源机器学习软件，可以通过图形用户界面，标准终端应用程序或Java API进行访问。它被广泛用于教学，研究和工业应用，包含用于标准机器学习任务的大量内置工具，并且可以透明地访问scikit-learn，R和Deeplearning4j等知名工具箱。 WEKA官网 WEKA下载 The WEKA data mining software: an update ABSTRACT More than twelve years have elapsed since the first public release of WEKA. In that time, the software has been rewritten entirely from scratch, evolved substantially and now accompanies a text on data mining [35]. These days, WEKA enjoys widespread acceptance in both academia and business, has an active community, and has been downloaded more than 1.4 million

一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3、预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4、语义引擎 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5、数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 尚学堂陈老师指出大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话

数据挖掘 何为数据挖掘，百度百科讲到： 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘流程 （一）数据读取 读取数据，进行演示 统计数据各项指标 明确数据规模与要完成的任务 （二）特征理解分析 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响 统计绘图得出结论 （三）数据清洗与预处理 对缺失值进行填充 特征标准化、归一化 筛选有价值的特征 分析特征之间的相关性 （四）建立模型 特征数据与标签设备 数据集切分 多种建模算法对比 集成策略等方案改进 来源： CSDN 作者： 机智的小飞猪 链接： https://blog.csdn.net/qszirui/article/details/104518113

第一节数据挖掘 现给一拉基本概念 数据挖掘 ：从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程 数据挖掘的基本任务 包括利用 分类与预测 、 聚类分析 、 关联规则 、 时序模式 、 异常检测 、 智能推荐 等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力 分类与预测和聚类分析的最大区别是有无标签，又称作有监督学习和无监督学习 比如：分类学习是在给你许多东西，里面会爬的是A，不会爬的是B，现在让你判断新来的是A还是B，就相当于现有一个老师告诉了你标签 　而聚类分析是给你许多东西，你自己去分类，标准不同而类别不同，现在让你判断新来的是你分的哪一个类别里的，就相当于没有老师自己莽 关联规则感觉就像因果，比如A发生了导致B发生了，那下一次A发生了，就去推测B可能发生 时序模式就是基于事物发展的延续性和随机性预测事物未来的发展，如：销售量预测、天气预测等 数据挖掘的建模过程 第一步分随机抽样，等距抽样，分层抽样，从起始顺序抽样，分类抽样等 第二步就是获取数据信息 比如第三步我们发现的是线性模型fx = ax + b 第四步就是求a 和 b 第五步就是用数据测试模型合不合理，然后不断去完善 交叉验证法 把总数据分成两部分，一部分为训练集，一部分为测试集

DW/BI 系统在生命周期中需要许多不同的角色和技能，它们来自业务和技术领域。本文将介绍创建DW/BI 系统所涉及的主要角色。角色和人之间很少是一对一关系。与我们合作的团队小到只有一人，大到有40 人(听说有更大的)，大部分DW/BI 团队在3～10 个全职成员之间，并根据需要增加其他人。 单个DW/BI 团队常常同时承担开发和操作任务，不同于大部分技术项目团队，这与DW/BI 项目开发周期的高度迭代相关。 下面的角色与设计和开发活动相关： ● DW/BI 经理负责项目的总体领导和方向把握。DW/BI 经理必须能够与高级业务和IT 管理人员进行有效的通信，并能够和团队一起工作，以规划DW/BI 系统的总体体系结构。 ● 项目经理负责系统开发过程中项目任务和活动的日常管理。 ● 业务项目领导者是业务领域的成员，并和项目经理紧密合作。 ● 业务系统分析师或业务分析师负责领导业务需求定义活动，并且经常参与业务过程维度模型的开发。业务系统分析师需要能够在业务和技术之间架起桥梁。 ● 数据建模人员负责执行详细的数据分析，包括数据剖析和开发详细的维度模型。 ● 系统架构师设计DW/BI 系统的各个组件，包括ETL 系统、安全系统、审核系统和维护系统。 ● 开发数据库管理员(DBA)创建关系型数据仓库数据库，并且负责总体的物理设计，包括磁盘布局、分区和初始的索引计划。 ● OLAP