数据挖掘思维与实战

开篇词 | 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车
职业咨询公司的调查显示,1 年经验的数据挖掘岗位平均月薪可达 20K;超过 50% 的数据挖掘岗位在职人员月薪在 25K 以上:

模块一:数据挖掘基础知识
01 | 数据挖掘,到底在解决什么问题?
什么是数据挖掘?
数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于产生商业价值。

为什么要做数据挖掘?
技术与商业就像一对双生子,在互相促进中不断演进发展,随之而来的就是各大公司业务突飞猛进,很多新模式也涌现出来,使得数据量激增。

数据挖掘有什么用处?
1.分类问题
分类问题是最常见的问题。比如新闻网站,判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻,是体育新闻还是娱乐新闻?这就是一个分类问题,也就是对已知类别的数据进行学习,为新的内容标注一个类别。

2.聚类问题
聚类与分类不同,聚类的类别预先是不清楚的,我们的目标就是要去发现这些类别。聚类的算法比较适合一些不确定的类别场景。

3.回归问题
简单来说,回归问题可以看作高中学过的解线性方程组。它的最大特点是,生成的结果是连续的,而不像分类和聚类生成的是一种离散的结果。

4.关联问题
关联问题最常见的一个场景就是推荐,比如,你在京东或者淘宝购物的时候,在选中一个商品之后,往往会给你推荐几种其他商品组合,这种功能就可以使用关联挖掘来实现。

数据挖掘怎么做?

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