新闻中心

学会用聚类算法进行数据挖掘需要怎样的数学基础

会用聚类算法进行数据挖掘需要线性代数， 变分演算，距离度量，距离矩阵等的数学知识基础。在数据科学中，我们可以通过聚类分析观察使用聚类算法后获得一些有价值的信息，其中会涉及许多数学理论与实际计算。

数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机能力的不断增强，有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。

K-means基础：洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法，与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组（或簇），每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类，而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。

学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。（2）需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者JAVA，小的指python或者shell脚本。（3）需要掌握基本的数据库语言。

国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人?

数据分析牛人 （排名不分先后）沈浩老师中国传媒大学教授，这位老师给我深的印象就是比较喜欢旅游、爱摄影，除此之外更多的介绍还一下子想不起来。不过在博客分享了很多非常好的数据分析方法、数据可视化等。刘万祥ExcelPro刘万祥老师，《Excel图表之道》、《用地图说话》作者。

国内有数据分析和数据挖掘的牛人有：清华计算机系的唐杰、中国传媒大学教授沈浩、SAS公司首席咨询顾问张磊、刘万祥等。简单介绍几个：沈浩老师中国传媒大学教授，这位老师给我深的印象就是比较喜欢旅游、爱摄影，除此之外更多的介绍还一下子想不起来。不过在博客分享了很多非常好的数据分析方法、数据可视化等。

有的。这个就是数据挖掘牛人的企业，创办人姓徐，是国内最早研究信息采集的人。这就是他们的技术的展示。

亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

网络游戏的数据挖掘与数据分析

从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

数据分析与数据挖掘是有很大有区别的。数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

计算机类哪些专业就业前景好

计算机类就业前景好的专业包括：软件开发、数据科学与大数据技术、人工智能、计算机网络工程。软件开发 软件开发是计算机领域中最核心的专业之一。随着信息化建设的不断推进，软件需求日益增加，软件开发专业的就业前景非常广阔。

该类专业计算机科学与技术专业、软件工程专业、网络工程专业、信息安全专业、人工智能专业就业前景好。计算机科学与技术专业：培养具有扎实理论基础和实践能力的计算机科学家和技术专家，毕业生可在软件开发、算法设计、系统架构、数据分析、云计算、游戏开发等领域找到良好的就业机会。

计算机类专业中就业前景好的专业有软件工程专业、信息安全专业、网络工程专业等。软件工程专业：该专业侧重于软件开发，毕业以后基本上都是程序员，也就是软件开发工程师。

人工智能专业 人工智能是普通高等学校本科专业，属于电子信息类专业。本专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。