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如何系统地学习数据挖掘

1、方法：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库。数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

2、却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

3、理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。 python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。

数据计算及应用属于什么类

1、数据计算及应用属于理学类。专业简介：数据计算及应用专业是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。

2、数据计算及应用是中国普通高等学校本科专业，属于数学类专业，基本修业年限为四年。

3、数学类包括数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据计算及应用等专业。数学与应用数学专业主要学习数学分析、代数学、几何学、概率论、物理学、数学模型、数学软件、数学史等。这个专业不仅要求学生掌握数学的基本理论和方法，还要能够运用数学知识和计算机技能解决实际问题。

如何七周成为数据分析师

1、今天我们就《七周七学习成为数据分析师》， Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，你可以略过这一周。不过介于我入行时也不会vlookup，所以有必要讲下。重点是了解各种函数，包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。Excel函数不需要学全，重要的是学会搜索。

2、第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓 life is short， I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。

3、而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。 SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。

4、首先，你必须具备相关的统计知识，大多数数据分析师岗位都会倾向于招数学专业出身的人，因为学数学的人基本都系统的学过数据的分析算法、或者说具备逻辑性很强，能快速的成长为一名数据分析师。

5、沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。

r语言和c语言先学哪个

1、而R语言不是程序编程语言，它好像和统计分析有关。C语言是传统的面向过程类语言，应用范围已经比较少了。它完全可以有C++语言代替，C++就是在C语言基础上增加的面向对象的技术，所以C++语言的图书基本上前几章节就是C语言的内容。也就是说你如果想写C语言程序，完全可以用C++来写。

2、r语言和c语言两者相比，C语言更难一些。R为解释性语言，不需要编译，C需要编译，两者相比R是已经建好的一栋高楼，能够实现居住，而C是怎样建立一栋高楼的基本物件，如门窗、砖头、横梁、地基等全部都要重新制造。

3、一般来说，如果是零基础编程入门，有充足的学习时间，可以先C语言，想尽快就业，则可以先学Java或Python。C语言是几乎所有编程语言的基础，掌握了C语言，其他语言基本都能很快上手，但C语言接近底层，比较复杂，学起来难度较高，需要花费大量的时间和精力。

数据分析用python还是r语言

Python和R语言在数据分析和数据挖掘方面都拥有专业的模块和全面的用法，包括矩阵运算和向量运算等。 Python和R语言都适用于Linux和Windows平台，并且代码的可移植性很强。 Python和R语言与MATLAB和minitab等常用数学工具相似。

Python在整体实用性和应用领域上更优于R语言。 应用领域差异：Python和R语言在应用领域上有明显差异。Python的应用范围非常广泛，例如Web开发、数据分析、机器学习、自动化脚本等领域。而R语言主要被用于统计分析和数据可视化。

Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

如果你主要进行统计分析和数据挖掘，并且需要在这些领域进行深入的研究和工作，那么R语言可能是更好的选择。而如果你需要一种通用语言来处理各种任务，包括Web开发、数据分析等，那么Python可能更合适。此外，个人的编程经验和团队的技术栈也是选择的重要因素。

r和python数据分析的区别有哪些

适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

通常认为Python在计算机编程和网络爬虫方面更具优势，而R语言在统计分析方面更为高效。 Python比R语言更简单、易学，语法更清晰，适合初学者入门学习。而且掌握了Python之后，不仅可以从事数据分析岗位，还可以从事人工智能、web开发、游戏开发、运维等工作。

Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。python：python数据结构丰富，包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。用途不同 r语言：它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。