数据挖掘课程简介（数据挖掘课程大纲）

数据挖掘工程师是干什么的

1、数据挖掘工程师的职责：根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

2、数据挖掘指的是在长期积累的数据中分析和挖掘有价值的信息以供决策。这个概念主要还是因为ERP（企业资源计划）和OA（办公自动化）软件系统的广泛使用和发展的基础上出现的一个概念。

3、数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中通过一步步清洗数据，建立模型，迭代优化将商业问题以数据输出的形式给解决。应用范围非常的广，随便举几个例子，从购物网站的自动推荐，到信贷的授信，反欺诈，再到客户分群精准营销等等等等。这些都是十分具体的商业问题。

请问有哪些常用的数据挖掘技术

1、统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

2、数据挖掘的技术包括： 聚类分析。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组，同一群内的数据相似度较高，而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。

3、数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。

4、①决策树技术 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。②神经网络技术 神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘的基本特点有哪些?

1、数据挖掘的基本特点有非平凡性、隐含性、新奇性、价值性；非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。

2、数据集大：只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。不精确性：又叫做噪声数据，在商业中用户可能会供给假数据，是搅扰数据，对发掘工作有负面作用。含糊的：含糊的可以和不精确性相关联。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

4、严格来说从某种意义上说，数据挖掘是对数据库中常识的真实发现。数据挖掘是从数据库中，经过机器学习或者是经过数学算法等相关的办法获取深层次的常识（比如属性之间的规则性，或者是猜测）的技能。

5、数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。

数据分析师需要学哪些课程

1、数据分析师需要学的课程：数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。分析工具，对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。

2、数据分析师需要学习以下课程：统计学基础：作为数据分析的基础，统计学帮助分析师掌握数据分布、概率、假设检验等统计原理和方法，以便能够正确地理解和解释数据。数据科学编程：数据分析师需要掌握编程语言如Python或R，以便能够处理和分析大量的数据。

3、数据分析师学的课程如下：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

4、数学和统计学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。统计学知识是大部分数据分析师的短板，包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等高等数学的知识。

举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么

1、数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

2、在CRM系统中，数据挖掘技术的应用涉及多个方面，包括客户细分、获取新客户、提升客户价值和防止客户流失。 零售业中，CRM系统的数据挖掘应用主要集中在客户细分上。这种技术可以帮助企业根据客户的性别、收入和交易行为等特征将他们划分为不同的群体，从而实施更有效的市场营销策略。

3、在零售业方面：数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置，促销活动时间，促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。通过 对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析，客户统计以及历史状况的分 析，可以确定销售和广告业务的有效性。

4、数据挖掘分类分析能够辨别潜在客户群，判断哪些客户会变成响应者，以提高市场活动的响应率，从而使企业的促销活动更具有针对性，使企业的促销成本降到最低。收集大量客户消费行为信息，运用数据挖掘得出客户最关注的方面，从而有针对性地进行营销活动，把企业的钱花在“点”上。

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

1、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。

2、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

3、学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

4、第三部分是技术核心，详尽介绍了九种数据挖掘模型，包括决策树、贝叶斯分类器、关联规则、聚类分析、时序聚类、线性回归、逻辑回归、神经网络以及时序分析，以生动的方式展示了各种模型的工作原理。最后，实战演练占据了重要位置。

5、直接数据挖掘目标是预言，估值，分类，预定义目标变量的特征行为 神经元网络；决策树 间接数据挖掘：没有目标变量被预言，目的是发现整个数据集的结构 聚集检测 自动聚集检测 方法 K-均值是讲整个数据集分为K个聚集的算法。

6、首先是要看数据挖掘的教材 然后 选择一个你想学习的软件 和软件教程，对着教程不断的联系，再就是坚持了，不要求个把月掌握，而是要坚持每天都要学习 最后就是 一定要抵制住诱惑，因为你可能会听到这个软件有用，那个软件更有价值，会导致半途又去学其他的软件。