广州数据分析师招聘_数据挖掘的方法及工具
广州数据分析师招聘_数据挖掘的方法及工具
广州数据分析师招聘_数据挖掘的方法及工具 ：
作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，或者有复杂的数据结构、维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉运用，它综合了统计学、计算机科学、数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：
1) 传统统计方法：
① 抽样技术：通常在数据挖掘的过程中我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，因此需要在理论的指导下进行合理的抽样。
② 多元统计分析：如因子分析、聚类分析等。
③ 统计预测方法：如回归分析、时间序列分析等。
2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中会运用许多？述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
数据挖掘的具体流程
第一步：数据准备：（ 70%时间）
● 获取数据（爬虫，数据仓库）
● 验证数据
● 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
● 使用 python 进行文件读取 csv 或 txt 便于操作数据文件（ I/O 和文件串的处理，逗号分隔）
● 抽样（大数据时。关键是随机）
● 存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
● 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
● 两个变量：散点图、 LOESS 平滑、残差分析、对数图、倾斜
● 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
● 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
● 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
● 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
● 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
● 大数据考虑用 Map/Reduce
● 得出结论，绘制最后图表
广州数据分析师招聘_数据挖掘的方法及工具 ：
作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，或者有复杂的数据结构、维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉运用，它综合了统计学、计算机科学、数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：
1) 传统统计方法：
① 抽样技术：通常在数据挖掘的过程中我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，因此需要在理论的指导下进行合理的抽样。
② 多元统计分析：如因子分析、聚类分析等。
③ 统计预测方法：如回归分析、时间序列分析等。
2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中会运用许多？述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
数据挖掘的具体流程
第一步：数据准备：（ 70%时间）
● 获取数据（爬虫，数据仓库）
● 验证数据
● 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
● 使用 python 进行文件读取 csv 或 txt 便于操作数据文件（ I/O 和文件串的处理，逗号分隔）
● 抽样（大数据时。关键是随机）
● 存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
● 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
● 两个变量：散点图、 LOESS 平滑、残差分析、对数图、倾斜
● 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
● 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
● 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
● 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
● 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
● 大数据考虑用 Map/Reduce
● 得出结论，绘制最后图表
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