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深入浅出:如何从0开始学习大数据挖掘分析?

发布时间:2019-08-12 10:50 来源:未知 编辑:admin

  文章梳理了学习大数据挖掘分析的思路与步骤,给大家提供一些参考,希望能够对你有所帮助。

  最近有很多人咨询,想学习大数据,但不知道怎么入手,从哪里开始学习,需要学习哪些东西?对于一个初学者,学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析,学习的步骤思路,可以给大家一个学习的建议。

  很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法,需要掌握技术开发,才能把数据挖掘分析做好,实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发,只能让你走火入魔,越走越费劲,并且效果不大。在公司实际工作中,最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据挖掘的学习心得,作者认为学习数据挖掘一定要结合实际业务背景、案例背景来学习,这样才是以解决问题为导向的学习方法。那么,大体上,大数据挖掘分析经典案例有以下几种:

  那么,问题来了,我们该如何把上述的商业运营问题转化为数据挖掘问题?可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。

  用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。

  细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。

  交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。

  能实现数据挖掘的工具和途径实在太多,SPSS、SAS、Python、R等等都可以,但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个,才算学会了数据挖掘?这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。

  只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓,这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?

  numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:

  python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。

  数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:

  以上,就是为大家理清的大数据挖掘学习思路逻辑。可是,这还仅仅是开始,在通往数据挖掘师与数据科学家路上,还要学习文本处理与自然语言知识、Linux与Spark的知识、深度学习知识等等,我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘。

  作者:刘永平 ,11年以上互联网电商、互联网金融、大数据项目实操经验,任职高级产品总监,产品运营专家,曾亲自主导参与项目超过15个,10个以上从0到1成功项目实操经验。微信公众号:互联网金融干货。

  免责声明:本文是作者通过多年项目实操,积累分享的干货,全部属于原创,如需转载分享,必须注明作者和出处,如没有注明作者和出处,会追究法律责任。

  上周刚听了刘老师的课,原来刘老师对数据挖掘还有这么深入的研究,希望下次课能跟刘老师交流一下

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