資料分析如何轉資料探勘?

時間 2021-05-31 04:42:18

1樓:位元組Funk飛

資料分析如何轉資料探勘?雖然這二者都是直接根據接觸的職業,但是對於資料的處理和跟資料的關係還是有著很大的去唄的,資料分析師針對已有的資料進行不同的模型構建然後分析,將有價值的東西提取出來,但是資料探勘呢,只是單純的資料探勘,是一種資料收集和提取的過程

2樓:

我之前也是資料分析,感覺沒什麼錢途,準備轉資料探勘,斷斷續續看了兩年左右書,目前正在找工作中,找到再回來補答案,哈哈。

資料探勘確實是個大坑,越學習越發現要學的東西太多,每個知識點要看完都需要很多時間,我本身是數學專業出生,統計,演算法知識還算好,比較難的是程式設計...

找工作的感覺,資料探勘人很缺,公司都很熱情要你去,可是公司大多都是專業特別強,比如醫療,金融,社會等特別具體的資料探勘案子,需要很深入的了解那個部分領域才可以,不管了,面一次補一點再繼續,哈哈。

期間很容易滑回資料分析的老本行,只有堅持堅持,再堅持...

3樓:陳丹奕

之前的各答主說的都很好,我給題主另外乙個思路:對現有的工作有什麼不滿之處?是否真的需要轉資料探勘才能達到目的?

直接引用題主的工作描述:

半年來大部分工作是SQL提數,活動效果跟蹤,寫分析報告等工作第一項屬於資料分析師的必備技能,但並非獨有技能;第

二、三項表明題主目前做的是運營資料分析,且需要將結果輸出成報告。那麼,題主你產生職業倦怠的問題,有可能是你認為這些工作沒有技術含量,不如資料探勘看上去那麼高深。而我想說,題主你看到的,只是資料分析的冰山一角。

引用我另一篇專欄文章中的內容(建模那點事兒(上) - 乙個資料分析師的自我修養 - 知乎專欄):

資料分析是乙個包含資料檢驗、資料清洗、資料重構,以及資料建模的過程,目的在於發現有用的資訊,有建設性的結論,輔助決策的制定。資料分析有多種形式和方法,涵蓋了多種技術,應用於商業、科學、社會學等多個不同的領域。

商業資料建模,乃至商業資料分析,其最終目的都是要支援某種商業流程,要麼優化原有流程,提高各部分效率;要麼重構原有流程,減少步驟;要麼告訴決策者,哪些流程改造方向是錯誤的,以避免走錯路。最終的目標,一定是提公升效率。題主你可以對照一下,看看你目前所做的事情,是否涵蓋了以上所有的內容。

如果確實涵蓋了,並且你仍然覺得沒有意思,那麼我認為你轉資料探勘的想法是對的。如果你只是因為目前做的是基礎性工作,那麼我建議你可以考慮向資料分析的更深層次發展。

4樓:CDA資料分析師

1.資料探勘分析師,又稱建模分析師,需要深入掌握高階多元統計方法,並且拓展時間序列分析和主要資料探勘的理論知識與業界運用;能夠熟練使用SPSS Modeler、SAS、R、Pyhton等至少乙個專業資料探勘軟體實現相關演算法;具有按照資料探勘標準流程進行專案需求分析、資料驗證、建模與模型評估的能力。

2.資料探勘分析最困難的地方不是建模,也不是程式設計,而是結合業務背景和自己的知識儲備,商業感覺提出問題的能力,解決問題的思維習慣。這些都需要多實踐練習;

3.參加相關專業進修或者相關培訓或者考試也是快速提公升的方法之一;

4.Kaggle: The Home of Data Science 比賽專案和資料可供參考練習。

5樓:

完全可行啊,sql是必備的,在做挖掘專案過程中,資料清洗佔了很大一部分,清洗的質量決定模型效果,取數鍛鍊寫sql,但仍然不夠,資料庫資料倉儲知識還要學,另外,挖掘導論看完,借助spss modeler,r,sas等工具實踐,一步步走,逐步成長。網際網路時代都是先開槍再瞄準,動不動考研機器學習深度學習的,沒意思,能產生直接價值的方法和途徑即是最佳選擇。

資料探勘和資料分析之間的聯絡,搞資料分析基礎是啥?就業情況怎樣?

mengyuancf 資料分析的基礎是要具備一定的數學 統計統籌的知識,當然你可定具備了,另外需要掌握一些必備的工具軟體的使用 如R Python excel 資料可基礎等 也就是你說的程式設計那一塊,這個在資料分析領域是屬於基礎知識的,只要你懂些即可,最關鍵的確實是你說的偏理論的東西,如演算法 資...

深度學習 CV,NLP 與 ML資料探勘資料分析或者大資料運維相關的方向,兩者哪乙個容易就業

容易就業與否是看你過往的背景來決定的,這個問題不適合已經要找工作的同學,假如你的簡歷上的專案基本就是CV NLP,找這方面的工作肯定比Data Mining的更容易,假如你已經有很多推薦相關專案背景,那肯定找Data Mining的工作比CV NLP容易得多,所以提早準備,找到合適的工作都不難,最容...

大資料分析 資料探勘用什麼例子來練習?

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