计算机中的数据挖掘术

研究生阶段学习数据挖掘方向与机器学习方向区别在什么地方？ 数据挖掘是从海量的数据中提炼出信息 在提炼信息的过程中需要很多建模上的知识 核心是提炼信息举个例子：找出今日头条上兴趣类似的人就是个数据挖掘的问题机器学习是让计算机从经验中学习然后指导后续的决策 核心是指导决策举个例子：给今日头条的用户推荐最相关的广告就是机器学习大数据 和 数据挖掘 的区别 大数据指的是什么？是仅仅指海量的结构化或者非结构化的数据还是指的对海量的数据进行处理并得到有用信息的一种能力？如果是后者的话，那这和数据挖掘有什么区别？研究生阶段学习数据挖掘方向与机器学习方向区别在什么地方？ 数据挖掘数据挖掘是一项使用数据探索技术发现一些有趣(而不明显)的模式的技术。什么模式？例如：根据某些特征对数据进行分组的方式、异常检测(罕见值)、某些观察值与其他值之间的相关性、某些事件的连续性、行为的识别等。数据挖掘使用机器学习等方法。机器学习机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。传统的机器学习主要有两种类型：监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：集成方法：基本上是几种算法联合数据挖掘技术是不是饮鸩止渴？现时中企业和工业是怎么看待和使用数据挖掘所得到的结果的？ 数据挖掘技术现在非常火热，在我所在的领域（化工），使用数据挖掘技术来分析和回归所得到数据被认为是一…学数据挖掘必须掌握哪些技能？ 一、掌握基础、更新知识基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。二、数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。三、统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？四、行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应数据分析师和数据挖掘工程师的区别 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别？ 工作后，我首先知道的概念是数据挖掘，而不是机器学习。因此我想数据挖掘这个概念更加广泛，属于工程应用范畴。5年前，我单位谈的都是数据挖掘，也举办这类竞赛，我们也掌握了数据挖掘的应用软件和数据挖掘标准流程，比如sas，clementine等数据挖掘平台。这些平台多数基于图形化操作，应用门槛较低。最近两年才开始谈机器学习，深度学习和人工智能等概念。从我工作经历来讲，数据挖掘是比较大众化的说法，单位业务部门都知道这个概念，而机器学习属于专业化的说法，现在业务部门还不清楚机器学习究竟是什么。其实很难严格去区分两者的关系，看看最权威的数据挖掘和机器学习的教材，你会发现它们大部分都是重复的。既然是两个名称，那么它们的侧重点应该是不一样的。我的理解是数据挖掘的后端与机器学习的前端重复，机器学习的后端与深度学习的前端重复。数据挖掘的前端是数据收集，清洗和处理等，和大数据有关，都涉及数据仓库等内容，但机器学习并不关心这些，也就是说数据这种原材料对机器学习来说应该要事先准备好了，机器学习更加注重学习问题，努力像人类一样学习知识，理解世界。它们最大的区别是：数据挖掘注重挖掘数据中的规律和知识，但不关心数据为什么会产生这些数据挖掘和数据仓库的关系？ 若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，数据挖掘就是深入矿坑采矿的工作。毕竟数据挖掘不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待数据挖掘能挖掘出什么有意义的信息的。要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（Design Support System）所需的数据，供决策支持或数据分析使用。从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。许多人对于Data Warehousing和数据挖掘时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。数据仓库本身是一个非常大的数据库，它储存着由组织作业数据库 中整合而来的数据，特别是指事务处理系统OLTP（On-Line Transactional Processing）所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中，而大数据和数据挖掘的区别？ 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。大数据是最近几年提出来，也是媒体忽悠的一个概念。有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算)。Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。此外，大数据处理能力的提升如何入门大数据（数据挖掘方面）？ 具体的转岗方法论，已有的回答已经非常完整了，那么如果从具体的雇主招聘需求上看，如何向大数据方向靠拢…

#机器学习#数据仓库#大数据#人工智能#数据挖掘算法