1樓：匿名使用者
資料探勘技術和演算法技術：概念方法
演算法：一步一步具體實現的細節
不同的目標要呼叫不同的技術
資料探勘根據其目標分為說明性（prescriptive）和描述性 (descriptive)資料探勘兩種
不同的data type呼叫不同技術
三種資料探勘技術
自動聚集檢測；決策樹；神經網路
原因： 大量的商業軟體應用
覆蓋了資料探勘一個較廣的範圍
直接資料探勘目標是預言，估值，分類，預定義目標變數的特徵行為
神經元網路；決策樹
間接資料探勘：沒有目標變數被預言，目的是發現整個資料集的結構
聚集檢測
自動聚集檢測
方法k-均值是講整個資料集分為k個聚集的演算法。
k-均值聚集檢測如何工作
隨機選取k個記錄，作為種子節點；
對剩餘的記錄集合，計算每個記錄與k個種子節點的距離，將每個記錄歸到最近的那個種子節點，這樣整個記錄集初次劃分為k個聚集；
對每個聚集，計算聚集的質心（聚集中心點）；
以每個質心為種子節點，重複上述步驟，直至聚集不再改變。
consequences of choosing clustering
選擇距離函式
選擇合適的聚集數
對聚集的解釋
構造決策樹
視覺化看聚集如何受輸入變數的影響
單變數測試
什麼時候使用聚集檢測
決策樹決策樹分類
決策樹分為分類樹和迴歸樹兩種，分類樹對離散變數做決策樹，迴歸樹對連續變數做決策樹。
一般的資料探勘工具，允許選擇**條件和修剪規則，以及控制引數（最小節點的大小，最大樹的深度等等），來限制決策樹的overfitting。
決策樹如何工作
決策樹是一棵樹，樹的根節點是整個資料集合空間，每個分節點是對一個單一變數的測試，該測試將資料集合空間分割成兩個或更多塊。每個葉節點是屬於單一類別的記錄。
首先，通過訓練集生成決策樹，再通過測試集對決策樹進行修剪。決策樹的功能是預言一個新的記錄屬於哪一類。
決策樹如何構建
通過遞迴分割的過程構建決策樹。
尋找初始**
整個訓練集作為產生決策樹的集合，訓練集每個記錄必須是已經分好類的。
決定哪個屬性（field）域作為目前最好的分類指標。一般的做法是窮盡所有的屬性域，對每個屬性域**的好壞做出量化，計算出最好的一個**。量化的標準是計算每個**的多樣性（diversity）指標gini指標。
樹增長到一棵完整的樹
重複第一步，直至每個葉節點內的記錄都屬於同一類。
資料的修剪
選擇決策樹的結果
處理輸入變數
樹和規則
選擇最好的屬性的能力
什麼時候使用決策樹
神經網路
神經元模型
生物模型
人工神經元
神經網模型
網的拓撲結構：層次（前饋，反饋）；全連通
學習方法：有教員的（出入均知道）；無教員的（輸出不知道）
執行機制：同步；非同步
神經網路的基本特點
大量簡單節點的複雜連線；高度並行處理；分散式儲存，資訊存在整個網中，用權值體現出來，有聯想能力，可以從一個不完整的資訊恢復出完整資訊；自組織、自學習。
六種常用於模式識別的神經網路分類器
hopfield net
harmming net
carpenter/grossberg 分類器
單層感知網
多層感知網
kohonen的自組織特性圖
2樓：匿名使用者
分類和迴歸
關聯規則
聚類分析
孤立點分析
演變分析
資料分析師和資料探勘工程師的區別
3樓：尊威天下網路
1.資料分析和資料探勘聯絡和區別 聯絡：都是搞資料的 區別：資料分析偏統計，視覺化，出報表和報告，需要較強的表達能力。資料探勘偏演算法，重模型，需要很深的**功底，要碼**，很多
4樓：匿名使用者
資料分析師崗位重在“分析”，資料探勘工程師崗位重點是要“挖掘”。
1、【資料分析師】
62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365643661:基於業務，通過資料分析手段發現和分析業務問題，為決策作支援。一般招聘這類崗位的公司規模都不會太小，人數可能不是一個唯一的衡量指標，但是業務規模肯定比較大,反而言之，業務規模太小的公司就沒什麼可分析的了。
2、此崗位重在“分析”，首先要有一定的資料靈敏度和數學底子，知道在什麼樣的資料規模下，需要看什麼樣的資料指標。瞭解常規的資料探勘演算法，可以使用一些工具得到預期的結果。當然用工具的話是需要公司系統支援一些資料分析軟體的，spss啊，clementine什麼的，如果沒有，說句難聽的，弄個excel**在有些公司也叫資料分析師。
當然有些資料分析師excel玩兒的可以很溜，可以用excel模擬一個ctr預估演算法的迭代過程。
3、【資料探勘工程師】：偏技術，通過建立模型、演算法、**等提供一些通用的解決方案，當然也有針對某業務的。崗位重點是要“挖掘”，所以對於人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什麼平臺應該用什麼工具，面對什麼樣的需求應該怎麼解。
4、簡單來說就是負責接收需求然後產出結果，大部分公司的資料探勘工程師都比較被動，比如bi找你說“我要100年內的明星資料，而且要知道他們每個人在什麼年代拍過什麼型別的**”，這時候你就需要做資料採集，加工整理，結果產出。中間可能會加一些資料視覺化或者演算法工作，但都要求不高。
5、程式設計底子不錯的，適宜做資料探勘工程師。數學不錯有商業頭腦的，適宜做資料分析師。
大資料探勘需要學習哪些技術大資料的工作
常用的資料探勘演算法有哪幾類？ 10
5樓：匿名使用者
可以參考
演算法工程師應該學哪些
6樓：長沙新華電腦學院
高等數學 線性代數 複變函式等等
並不是必備課程
只需要學好離散數學
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