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计算机视觉和数据挖掘哪个好知乎

数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、趋势和关联的技术。在工业领域，数据挖掘的应用可以帮助企业优化生产过程、提高效率和降低成本。例如，通过数据挖掘技术，可以预测设备的故障和维护需求，优化库存管理，提高生产计划的准确性，以及提升客户满意度。工业数据挖掘的实施需要考虑行业的特点和需求。

数据挖掘要根据行业的不同有的放矢，工业类数据方案可参考【哐哐】智造。

你好，技术方面的话，主要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。计算机视觉就包括图像识别，视频识别，具体应用有人脸识别，步态识别，无人驾驶汽车等等。自然语言处理包括机器翻译，语音识别，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。

学会python后可以从事的工作有很多，python全栈工程师、python数据分析师、计算机视觉工程师、python工程师、数据挖掘工程师、人工智能工程师等等。可以从事的工作很多，但是这些都需要较高的专业能力，而且需要复合型能力，并不是单单只学会python就够了，需要掌握的是方方面面的内容。

你的目标是能够熟练运用高等数学，解决问题，掌握探索新应用领域的武器，你可能立志进入计算机视觉领域、经济学领域或数据挖掘领域。那么，你需要打下坚实的矩阵论、微积分以及概率统计基础。（要求：精通第一级高等数学）3 你的目标是想了解数学的乐趣，把学数学作为人生一大业余爱好。

有博士点的地方，大都是师资力量相当强的地方，各种资源也很多。读博士可以使人轻而易举地就接近原来只闻其名、不见其人的一些大家，聆听他们在学术、做人等等方面的一些感受和教诲，这将是受益终生的，这种视界的打开和融合对一个人的提升来说至关重要。

如何更好挖掘数据价值

1、数据挖掘，关键在于发掘隐藏在海量信息中的价值。它通过建立预测模型，协助企业洞悉客户需求，优化营销策略，从而提升销售效率和降低成本。数据挖掘的价值得以充分发挥，当它与业务深度结合，如通过理解业务目标和数据关联，预测客户行为，聚焦高价值客户群体。

2、集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。方法（预测分析能力）数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

3、需要经过数据剖析，对数据来历进行全方位挑选、清洗，同时打通各行业、各范畴的数据孤岛，实现数据的整合、有用剖析，最大化数据剖析成果的精准度。

4、决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。粗集基础理论是一种科学研究不精准、不确定性专业知识的数学工具。

5、软硬件集成是必然选择 我们认为，大数据解决方案的关键在于如何处理好大规模数据计算。过去，传统的前端数据库服务器、后端大存储的架构难以有效存储大规模数据并保持高性能数据处理。这时候，我们让软件和硬件更有效地集成起来进行更紧密的协作。也就是说，我们需要软硬一体化的专门设备来应对大数据的挑战。

6、第二，纵观大局，推动全局 数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在是把数据找到，把数据清洗了，把数据算出来。

机器学习和数据挖掘哪个更有前途

1、从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。

2、机器学习吧，数据挖掘有一些机器学习的内容，又有一些统计学的内容，推荐系统需要数据挖掘、机器学习、计算机的内容，大数据其实需要利用到机器学习和数据挖掘的内容，自然语言处理也需要用到机器学习、数据挖掘、语义学的内容等。

3、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。

4、绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的潜藏规律和知识。

数学不好可以学数据挖掘么

1、跟数学成绩好不好没太大关系，能解决简单的数学计算，并且有好的思维能力就可以。数据，本质上就是海量数据的汇集，而数据总是与数字、数学离不开。作为数学基础不好的人，担心数学差在学习大数据上会遇到更多困难，这是正常的。

2、大数据学习确实存在一定难度，数学好一定程度上来说，对学习有帮助，在理解很多概念上，能够更快掌握入门，但是并不是说，数学能力差的人，就学不好大数据。大数据学习相关的知识，确实与数学有一定的关联，但是数学好与不好，与大数据的学习并没有绝对的关系。

3、数据科学与大数据技术专业对数学要求是很好的，一般人经过学习是能学懂的。数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。