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    参加零基础数据挖掘培训好找工作吗?就业前景怎么样?

  • 2016-12-08 822
  • 联系人:郑先生
  • 电 话:182172*****(报价后可见)
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  • 数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD) ,就是将高级智能计算技术应用于大量数据中,让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的。
       广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI(商业智能)。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,较后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。
    数据挖掘的主要功能
       1.分类:按照分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物。例如:银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别,现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户,以采取相应的贷款方案。
       2.聚类:识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类。例如:将申请人分为高度风险申请者,中度风险申请者,低度风险申请者。
       3.关联规则和序列模式的发现:关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如:每天购买啤酒的人也有可能购买香烟,比重有多大,可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同,序列是一种纵向的联系。例如:今天银行调整利率,明天股市的变化。
       4.预测:把握分析对象发展的规律,对未来的趋势做出预见。例如:对未来经济发展的判断。
       5.偏差的检测:对分析对象的少数的、较端的特例的描述,揭示内在的原因。例如:在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为,银行为了稳健经营,就要发现这500例的内在因素,减小以后经营的风险。需要注意的是:数据挖掘的各项功能不是独立存在的,在数据挖掘中互相联系,发挥作用。
    数据挖掘的方法及工具 
       作为一门处理数据的新兴技术,数据挖掘有许多的新特征。首先,数据挖掘面对的是海量的数据,这也是数据挖掘产生的原因。其次,数据可能是不完全的、有噪声的、随机的,有复杂的数据结构,维数大。较后,数据挖掘是许多学科的交叉,运用了统计学,计算机,数学等学科的技术。以下是常见和应用较广泛的算法和模型:
       (1) 传统统计方法:① 抽样技术:我们面对的是大量的数据,对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的,就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析:因子分析,聚类分析等。③ 统计预测方法,如回归分析,时间序列分析等。 
       (2) 可视化技术:用图表等方式把数据特征用直观地表述出来,如直方图等,这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
    基本能力要求
       数据挖掘人员需具备以下基本条件,才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
    一、专业技能
       硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业,熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验,熟练掌握常用的数据挖掘算法,具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件。
     二、行业知识
       具有相关的行业知识,或者能够很快熟悉相关的行业知识
     三、合作精神
       具有良好的团队合作精神,能够主动和项目中其他成员紧密合作。
    四、客户关系能力
       具有良好的客户沟通能力,能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望,具有良好的知识转移能力,能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。
    
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