数据挖掘学习（数据挖掘实战）

学习数据挖掘以后就业方向是什么?

1、数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

2、数据挖掘就业的途径有以下几种，A：做科研（在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等）；B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。

3、· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、数据挖掘就业的途径主要有以下几种：做科研（在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等）；做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。

5、大数据专业就业方向数据挖掘/算法工程师 算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策，提高工作效率，降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分，其大数据专业人员的需求量也很大。

如何系统地学习数据挖掘

方法：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库。数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。 python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。

第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

最后，学习信息检索与科研工具使用，包括网站访问、文献查阅、Google Scholar、ResearchGate的使用、数据和代码查找、文献管理工具应用，以及代码调试技能，这些将极大提升你的研究效率。深入了解并掌握这些内容，将使你快速成为Python数据挖掘与机器学习领域的专家。

数据挖掘的目的在于

1、数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。数据挖掘简介 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具（方法）中神经网络、购物篮分析，粗糙（Rough）集、对应分析（双尺度法）、主成分分析、聚类分析等。

3、主要目的是发现没有发现的规律。数据挖掘区别于数据分析最大的点在于，数据分析知道数据之间的大致关系，而数据挖掘面对的是海量的毫无规律的数据，需要从中挖掘出新的规律，进而为业务带来新的增长点。

4、在数据分析中，异质性检验是一种关键工具，它帮助我们理解不同样本群体间的差异性。当我们在进行分组回归时，通过将组别变量纳入模型，核心研究变量的回归系数对比成为关键。如果回归系数在各组别间无显著差异，那么说明数据间不存在异质性；反之，差异性则可能揭示了隐藏的模式或效应。

5、数据挖掘是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目的是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。

6、数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程。这些信息可以用来预测未来的趋势、发现隐藏的关系、分析数据的模式等。数据挖掘的目的是发现数据中的规律，并且利用这些规律来做出决策。