想从事数据分析和数据挖掘的工作，研究生应该读什么专业？ 你要先想一下自己未来想从事的究竟是数据分析还是数据挖掘/建模工作，事实上这两种工作实际做的事情以及…
请问你是数据挖掘的研究生？数据挖掘研究生阶段都学什么？ 数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。数据挖掘的主要功能1．分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。2．聚类：识别出分析对内在的。
数据挖掘的主要研究有哪些方向？ 数据挖掘主要研究方向包含算法研究和应用研究两个方面。1.数据挖掘算法研究。目前数据挖掘的主流算法包含统计学习类算法和机器学习类算法（监督学习、半监督学习、强化学习等）、而机器学习算法里面最热门的就是深度神经网络算法，主要工作是找到更加先进的算法或改进这些算法，使其在数据挖掘方面更有 效率，或者将这些算法做成工具，使用起来更方便，降低算法门槛。2.应用研究，主要是大数据分析范畴。数据挖掘在人文社科、经济、医疗、理工科等各个领域都有极强的应用前景。第一步，选定某个自己擅长的领域，找到获取该领域数据的途径，这一步看似简单，其实很难，一方面是需要的数据量非常大而 且要全面，另一方面是要尽可能保证获取的数据的真实性，这个前提没做好，后面的分析毫无意义。第二步，数据清理，必须了解数据清理的常用算法，对数据进行冗余清理和标准化处理等。第三步，选择合适的算法，不断做实验，获得实验结论第四步，建立适当的结论评价标准，判断第三步的结论是否有实际意义，如果结论存在明显错误或者无法自洽，则从新选择算法，如果换了多个算法，结论仍然无意义，则考虑是数据存在问题，很可能需要从新找数据，或者考虑之前的数据不够充分，还需要 。
