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2020中级经济师经济基础备考知识点:数据挖掘

含义：是对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取，从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。2）实际应用：啤酒尿布案例，数据挖掘发现大型超市中购买啤酒的男士经常同时购买小孩纸尿裤，基于这一发现，超市把啤酒和纸尿裤摆放在一起，结果两种商品的销售量明显提升。

理解统计学、描述统计、推断统计、变量和数据，辨别数据和变量的类型，掌握统计学、描述统计、推断统计的基本原理，辨别统计数据的来源和各种统计调查方法，理解统计质量评价标准，理解数据科学与大数据，辨别数据挖掘的常用算法。 2描述统计。

备考中级经济师的小伙伴关心的3个问题 。现在5月，是买2021年的教材还是等7月2022年新教材出版后再买？结合最近两天对2022年考试大纲的解读，个人建议先买2021年的教材进行学习，因为知识点多，早学习早计划早把握，争取一次上岸。

都知道中级经济师考2门，考试科目为《经济基础知识》和《专业知识与实务》，其中，《专业知识与实务》科目分为工商管理、农业经济、财政税收、金融、保险、运输经济、人力资源管理、旅游经济、建筑与房地产经济、知识产权等10个专业方向，考生可根据工作需要来选择任一报考专业。

中级经济师考试科目共有2科，分别是《经济基础知识》和《专业知识与实务》。其中《专业知识与实务》这个科目又包括了15个专业，考生任选一个方向报考即可。

数据挖掘的主要任务有哪些?

数据挖掘的主要有6个任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析 关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。

数据挖掘（Data Mining）的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。配合FineBI新建分析中的各种控件和图表，使用OLAP的分析人员可以轻松的查看他们想要的特定的某个与结果，或是各种各样结果的汇总。

分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。

数据挖掘的四种基本方法

1、分类：这一方法涉及将数据项分配至预先定义的类别中。分类不仅是数据挖掘的核心任务，而且常常作为其他分析过程的基础步骤。 聚类：通过将数据分组或聚类，使得同一组内的数据项高度相似，而不同组间的数据项差异性较大。聚类分析有助于发现数据的自然结构或模式。

2、数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

3、数据挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析。数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

4、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

python数据挖掘做出来是一个系统吗

1、想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！python可以做的事情：软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。

2、作为一个python开发者，从从业经验来看，python适合任何他支持的操作系统。但是从应用的广度而言，大多数的python商业应用存在于linux上。主要用于测试，后端功能以及数据挖掘等方面。另，希望大家不要拘泥于操作系统和语言，毕竟他们只是人机交互的桥梁，能够充分利用硬件性能，定期交付任务，才是重中之重。

3、这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。想要了解更多有关python 数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。

4、python相关就业岗位：数据分析师、Web开发、量化交易分析、游戏开发者、自动化测试、网站后端程序员、人工智能、网络安全等。

5、文本挖掘的常用工具：Python 拓展知识：文本挖掘（TextMinin）是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。文本挖掘的主要目的是从非结构化文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。可以看成是基于数据库的数据挖掘或知识发现的扩展。