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数据挖掘需要学什么
数据挖掘
的相关学科有哪些
答:
数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期的目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行。
数据挖掘需要
综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代,数据挖掘被赋予了更丰富的含义,研究范围也有了相应的拓展。想更多了解数据挖掘相关的学科,推荐上CDA数据分析师的课程。课...
数据挖掘
工程师要具备哪些技能?
答:
数据挖掘
工程师
需要
具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。1.缺乏理论背景的数据人员,更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一些数字,按照不一样的数据模型和算法总能鼓捣出一些结果来,只有具备基础的理论知识,才能真正理解模型、复用模型并且创新模型,来解决...
想搞
数据挖掘 需要学习
哪些东东?
答:
1、
数据挖掘
、模式识别、统计学习 2、概率统计:多元统计、时间序列、随机过程 运筹优化:运筹学 3、数据库(SQL语言/数据库理论/Oracle与SQLServer)、数据仓库 4、SAS / SPSS / KXEN / BusinessObject / Matlab / Excel VBA等工具 5、行业知识:比如金融银行计量经济(做金融建模)、市场营销与调查(...
大
数据挖掘需要学习
哪些技术大数据的工作
答:
模型建立:选择和应用各种
数据挖掘
模型,并进行优化,以便得到更好的分类结果。模型评估:对模型进行评价,并检查构建模型的每个步骤,确认模型是否实现了预定的商业目标。上线发布:模型的作用是从数据中找到金矿,也就是我们所说的“知识”,获得的知识
需要
转化成用户可以使用的方式,呈现的形式可以是一份...
学习
数据挖掘需要
那些基础知识?
答:
行业内用的比较多的是c++,java和python,推荐你用python,很多模型不
需要
你造轮子,python有相关的第三方模块,很方便。
数据挖掘
涉及的内容比较泛,机器学习、数据挖掘、人工智能,但实际上这些知识大多是相通的,机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了,该有的都有,难度较小,有理论有实践...
机器学习,
数据挖掘
在研究生阶段大概
要学
些
什么
?
答:
3、数理统计 数理统计方面还是有一些东西是蛮常用的。例如时间序列模型 ARMA 模型等。一些数据的指标,例如均值,方差,标准差,变异系数,相关系数,ROC曲线和AUC,召回率和正确率,交叉验证等。
数据挖掘
和机器学习的区分 数据挖掘并不那么关心算法的细节,而相对更重视结果的解释及其统计意义;而相反,机器...
数据挖掘
课程
学什么
答:
其他信息:
数据挖掘
专业是指一种通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专业。该专业主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在信息,帮助决策者调整市场...
十三种常用的
数据挖掘
的技术
答:
由于人们急切
需要
将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识,因而
数据挖掘
被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域,并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高...
数据挖掘
方向难吗?都
需要
用到
什么
技术,
答:
我是一个数据分析师,但是没有你想象的那么厉害,大学期间我是学习电商辅修金融的,
数据挖掘
主要
需要
就业者有基本算法的了解,一般互联网行业通用的模型算法例如聚类、回归、决策树、神经网络等等,这就牵扯到你需要掌握算法的同时还要会模型软件,例如spss等。当然,你在做一个模型挖掘的时候肯定需要原始数据...
数据挖掘
与数据分析是
学什么
的
答:
数据挖掘
一般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。数据挖掘学习的主要方向在于,挖掘的算法,使用
什么
算法能够得到最好的结果。国际权威的学术...
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