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[数据挖掘理论与案例] 【经验之谈】数据挖掘中那些常见的错误 [推广有奖]

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数据分析闯天下 在职认证  发表于 2016-12-10 17:45:42 |AI写论文

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【经验之谈】数据挖掘中那些常见的错误

我个人认为常犯的错误,主要有以下几个方面:
(1)不注意数据的清洗。很多人认为数据挖掘是个很高大上的工作,但其实我的工作有相当一部分时间是花在了数据清洗方面。具体清洗的方法,可自行Google。
(2)不注重业务!数据分析人员一定要懂业务,这样会达到事半功倍的效果。平时没事多和业务人员沟通,有机会也可以出去见一见客户,了解一下市场需求。
(3)过分迷恋算法。其实数据和算法一样重要,甚至比算法更重要。做一件工作前,先分析数据,确定可行性。俗话说得好:巧妇难为无米之炊。同时不要过分迷恋各种复杂算法,有时候越简单的算法反而越容易出效果。
(4)过分迷恋自己的编码能力。造轮子不如用轮子,现在开源这么火,尽量不要自己去实现算法。当然如果你是学生,建议你去实现一些算法,一是加深印象,而是提高自己的编码能力。
(5)数据分析的门槛说低也低,说高也高!低是因为现在市面上各种软件巨多,各种入门教程巨多,各种开源框架巨多!高是因为此职业如果想深入,确实需要一些数学统计基础,需要较强的逻辑能力,需要数据敏感性。

相信你也曾经犯过这些错误,一点点改吧。

说句题外话,我承认中国的机器学习水平比不上国外,大家也都很愿意去看国外最新的文章,确实厉害,但真的没有必要满口拽英文,有几个人是真的需要天天追最前沿文章的?你把大学中的数学课程看一遍,学习一下李航老师的统计学习方法,还有最近周志华老师新出的机器学习看一遍,我相信你能胜任90%数据分析挖掘的工作!


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关键词:经验之谈 数据挖掘 Google 数据分析 机器学习 数据挖掘常见错误 数据挖掘 机器学习 数据挖掘与业务结合

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