数据挖掘对编程的要求

㈠ python数据挖掘难不难

python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？

数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。

对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。

python数据挖掘是什么？

数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。

只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！

㈡ 数据挖掘工程师需要具备哪些技能

一般来说需要具备以下技能：1、编程/统计语言2、操作系统3、大数据处理框架4、数据库知识5、基本统计知识6、数据结构与算法7、机器学习/深度学习算法8、自然语言处理。

1、扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的，当然这并非唯一标准。技术团队leader，首先就会测试候选人的基础工程能力，也就是代码能力，这意味着你的工作能力至少满足基本需求。
2、算法和数据挖掘理论由于行业起步比较晚，很多时候候选人并没有算法和数据挖掘的实践经验。因此，对算法和数据挖掘理论知识的掌握和应用就成为了招聘当中的重要考察因素。
3、优秀的基础职业素养学习能力、自我驱动力、逻辑分析能力等基础职业素养，也是在招聘当中重要的参考因素。

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㈢ 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘(英语:Datamining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discoveryin Databases，简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。

数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是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 有先未知,有效和可实用三个特征.

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㈣ 大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作

处理大数据需要一个综合、复杂、多方位的系统，系统中的处理模块有很多，而数据挖掘技术以一个独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成、协调发展。在大数据时代中，数据挖掘技术的地位是无可比拟的。

数据挖掘的基本流程

在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。

数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。

1. 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。

2. 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。

3. 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。

4. 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。

5. 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。

6. 上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要。

数据挖掘的十大算法

为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。

按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。

• 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

• 聚类算法：K-Means，EM

• 关联分析：Apriori

• 连接分析：PageRank

1. C4.5

C4.5 算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5 是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。

2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。

3. SVM

SVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM。SVM 在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。

4. KNN

KNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓 K 近邻，就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，那么这个样本也属于分类 A。

5. AdaBoost

Adaboost 在训练中建立了一个联合的分类模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法。

6. CART

CART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树。和 C4.5 一样，它是一个决策树学习方法。

7. Apriori

Apriori 是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。

8. K-Means

K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成 K 类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。

9. EM

EM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数 A 和参数 B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A。可以考虑首先赋予 A 某个初值，以此得到 B 的估值，然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值，这个过程一直持续到收敛为止。

EM 算法经常用于聚类和机器学习领域中。

10. PageRank

PageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。

最后

算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了。

㈤ 数据挖掘技术对于没有编程经验的初学者一般需要多长时间学会啊

学习数据挖掘需要多长时间，主要看个人的基础和学习能力，学习能力强的人大概需要两到三个月。

要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。同时因为在数据挖掘过程中，需要建模，而在建模过程中，需要掌握两个基础的数据学科，也就是数学学科的线性代数和统计学。虽然两个学科侧重虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。所以想学好数据挖掘，一定要学好数学。

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㈥ 简述数据挖掘和传统分析方法的区别

数据挖掘和传统分析方法最大的区别在于对计算机编程能力的要求。
作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。
而数据挖掘则需要有编程基础。一是目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；二是在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。在对行业的理解的能力数据分析师对于所从事的行业要有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。专业知识面的要求数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

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㈦ 数据挖掘工程师要具备哪些技能

数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。

1.缺乏理论背景的数据人员，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一些数字，按照不一样的数据模型和算法总能鼓捣出一些结果来，只有具备基础的理论知识，才能真正理解模型、复用模型并且创新模型，来解决实际问题。
2.实际的开发能力和大规模的数据处理能力是成为大数据工程师的一些必备要素。因为许多数据的价值取材于挖掘的过程，你不得不亲自动手才能发现金子的价值。即便在某些团队中，大数据工程师的责任主要以商业分析为主。
3.大数据工程师这个角色非常重要的一点是，不能够脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结在一起才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经验能为应聘者积累对行业的认知，对于之后从事大数据工程师有很大帮助。

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㈧ 数据分析与数据挖掘有什么不同

1、计算机编程能力的要求

作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。

而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢?举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系;第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。

2、在对行业的理解的能力

要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。

㈨ 数据挖掘需要哪些技能

编程语言

数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，R和python最受欢迎。

大数据处理框架

做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。

数据库知识

这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。

数据结构与算法

精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。

机器学习/深度学习

机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。

统计学知识

数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。

关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈩ 学数据分析与数据挖掘用什么技术

数据分析和数据挖掘所需技术侧重点不一样。

数据分析偏向于业务，需熟练运用spss、r、python、sas、Excel、数据库、数据建模等相关数据分析工具，熟练一些商业知识架构，会将各项数据结合起来发现企业经营过程中的业务问题，从而为企业解决问题。数据分析技术有 数据仓库技术； 数据库技术； Hadoop等衍生系统技术；数据挖掘技术；自然语言处理技术； 社交网路分析技术； 信息检索技术； 云计算技术； No-SQL技术； 数据可视化技术。数据挖掘偏重于算法，基础是要会 c语言，python 或 R 语言是必须会的, java 或者 C++ 最好也会, 还会涉及spark, hadoop ，所以数据挖掘对编程的要求高一点, 有些公司职位还要求会 sql，数据挖掘技术有：决策树技术；神经网络技术；回归分析技术；关联规则技术；聚类分析技术；贝叶斯分类技术。

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