数据分析和数据挖掘学要哪些专业知识

发布网友 发布时间：2022-04-22 01:02

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懂视网 时间：2022-04-28 19:23

只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。

需要掌握Python中的哪些知识?（推荐学习：Python视频教程）

1、Pandas库的操作

Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：

· pandas 分组计算;

· pandas 索引与多重索引;

索引比较难，但是却是非常重要的

· pandas 多表操作与数据透视表

2、numpy数值计算

numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：

· Numpy array理解；

· 数组索引操作；

· 数组计算；

· Broadcasting(线性代数里面的知识)

3、数据可视化-matplotlib与seaborn

· Matplotib语法

python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像，要搞清楚二者的关系是什么，这样学习起来才会比较轻松。

· seaborn的使用

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

· pandas绘图功能

前面说过pandas是做数据分析的，但它也提供了一些绘图的API。

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有意思的一部分，要掌握以下几个部分：

· 机器学习的定义

在这里跟数据挖掘先不做区别

· 代价函数的定义

· Train/Test/Validate

· Overfitting的定义与避免方法

5、数据挖掘算法

数据挖掘发展到现在，算法已经非常多，下面只需掌握最简单的，最核心的，最常用的算法：

· 最小二乘算法；

· 梯度下降；

· 向量化；

· 极大似然估计；

· Logistic Regression；

· Decision Tree；

· RandomForesr；

· XGBoost；

6、数据挖掘实战

通过机器学习里面最着名的库scikit-learn来进行模型的理解。

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热心网友 时间：2022-04-28 16:31

在学数据分析之前，我们首先要明确知识架构。一般来说，数据分析师需要的技能就是这些：需要掌握SQL数据库的基本操作，同时掌握基本的数据管理。会用Excel和SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，Python或者R；有获取外部数据的能力加分，比如爬虫；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法（数据分析算法包括回归分析、决策树、分类、聚类方法等）。这些技能掌握了，就能够入门数据分析师了。

数据挖掘需要的技能：1.需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2.需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

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热心网友 时间：2022-04-28 17:49

Datamining 数据挖掘
数学：数理统计 最好还要学矩阵论
先修学科：机器学习 信息检索相关 算法
辅助学科：数据库，存储原理

热心网友 时间：2022-04-28 19:23

业务知识很关键啊，多关注关注涉及领域的相关业务知识啊，动态啊，什么什么的
分析和挖掘 最重要的不是方法，是思想。类似于创意行业，需要有足够好的想法
知识么，多接触接触工具，了解算法的基本原理（统计学），计算机人工智能了解了解，数据库肯定要掌握了。java会点，sql会点，都懂点最好，不用很精通

热心网友 时间：2022-04-28 21:15

数据挖掘算法和会使用相关工具