如何成为顶级数据分析师和数据挖掘师？ 数据分析师的核心技能要求懂业务：必须扎根业务，其实职位都必需懂业务，不懂业务都是纸上谈兵懂方法：拥有科学的分析方法。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等懂工具：数据分析常用工具，数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具懂设计：图表可视化表达，让业务相关或决策层容易看懂，如果别人看不懂，也是你的问题。
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简述数据挖掘和传统分析方法的区别
如何做好大数据关联分析？ 大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构：云存储、分布式文件存储等。4）数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。5）统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。6）数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则。
数据挖掘的经典算法 1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。2.K-means算法：是一种聚类算法。3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM：最大期望值法。6.pagerank：是google算法的重要内容。7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。关联规则规则定义在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事：尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，。
数据挖掘技术与版权法有什么关联？ 通过该技术挖掘的海量数据很多是版权法保护意义上的作品，按照现行版权法，是需要先获得授权，然后才能传播的，因此该技术的推广会涉及到侵权问题。如果不解决数据海量挖掘与版权侵权问题，就无法平衡数据作品创作者、数据传播者、数据使用者三者利益的平衡，就会出现很多问题。此外，该技术使用的软件是受版权法保护的。
求大神指导，聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念中到底是什么关系。谢谢 聚类分析与关联规则2113是数据挖掘中的核5261心技术；4102从统计学的观点看，聚类分析是通过数1653据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳。
