数据挖掘驱动挖掘（数据挖掘功能是什么）

数据挖掘工程师需要具备哪些技能?

编程/统计语言 数据挖掘在很大程度上依赖于编程，根据KD Nuggets的研究，R和Python是数据科学中最受欢迎的编程语言。大数据处理框架 Hadoop，Storm，Samza，Spark，Flink，处理框架对系统中的数据进行计算，可以将其分为3类：仅批处理，仅流和混合。

一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的，当然这并非唯一标准。

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如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DBOracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

数据挖掘中做(n-floder)交叉验证时,如果根据测试结果选取相应的模型...

1、在数据挖掘中的模型选择：n-fold交叉验证策略详解 在数据挖掘的世界里，模型的训练与评估是关键环节。面对海量数据，如何通过n-fold交叉验证来精确挑选最佳模型？这是一项技术挑战。

如何有效地进行数据挖掘和分析

通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

描述性挖掘和数据挖掘的核心区别

1、描述性挖掘和数据挖掘的核心区别是处理的方法不同。方法是指：根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。

2、图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能使人们快速直观的分析数据，而不只是枯燥乏味的文本和数字。我们不仅要看到整个森林，还要拉近每一棵树来察看细节。

3、挖掘过程：三步曲/ 数据挖掘的过程如同一场精密的探索旅程，通常划分为三个关键阶段：数据准备/： 这是挖掘的起始点，包括数据源的选择、噪声消除、数据清洗和转换，以确保数据的质量和可用性。数据挖掘/： 这是核心环节，任务聚焦于预测（如分类预测）或描述（如聚类分析）。

4、特征性描述是对类中对象的共同特征的描述，区别性描述是对两个或多个类之间区别的描述。（2） 关联分析若两个或多个数据项的取值重复出现且概率很高时，它就存在着某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

5、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。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

6、同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。方差我在描述性统计量分析里面写过，表示的数据集的变异性，所以这里的要求就是结果的变异性是不变的，举例，脑袋轴了，想不出例子，画个图来说明。