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沈浩老师谈如何学好数据挖掘(推荐)

——沈浩中国传媒大学电视与新闻学院，教授：调查统计研究所，副所长数据挖掘研发中心，首席技术顾问统计学是一门很难，但是很有趣，更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。

行业内用的比较多的是c++，java和python，推荐你用python，很多模型不需要你造轮子，python有相关的第三方模块，很方便。

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。

根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

1、当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

2、数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

3、回归分析算法 回归分析算法是一种预测性的建模技术，用于根据已知的数据预测未来的结果。常见的回归分析算法包括线性回归、逻辑回归等。这些算法在处理大数据时能够建立变量之间的关系模型，用于预测和决策支持。

4、数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。

5、分类：这一方法涉及将数据项分配至预先定义的类别中。分类不仅是数据挖掘的核心任务，而且常常作为其他分析过程的基础步骤。 聚类：通过将数据分组或聚类，使得同一组内的数据项高度相似，而不同组间的数据项差异性较大。聚类分析有助于发现数据的自然结构或模式。

简述什么是数据爬虫?

1、数据爬取（Data Crawling）又称为数据采集、网络蜘蛛、网络爬虫、Web Spider、Web Crawler、Screen Scraping等，是指通过编写程序自动的从互联网上收集各种信息的一种技术手段。这种技术一般是用来采集大量的数据、信息或者文件，并通过相应的算法技术对采集的数据进行分析、挖掘、处理和应用。

2、爬虫的意思是指通过网络抓取、分析和收集数据的程序或脚本。爬虫，又称为网络爬虫，是一种自动化程序，能够在互联网上按照一定的规则和算法，自动抓取、分析和收集数据。以下是关于爬虫的详细解释： 爬虫的基本定义 爬虫是一种按照既定规则自动抓取互联网信息的程序。

3、爬取数据的意思就是通过程序来获取需要的网站上的内容信息，比如文字、视频、图片等数据。网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

4、爬虫通常是指网络爬虫，是一种按照一定的规则和策略，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。爬虫通常是指网络爬虫（Web Crawler），是一种按照一定的规则和策略，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

5、爬虫即网络爬虫，英文是Web Spider。翻译过来就是网络上爬行的蜘蛛，如果把互联网看作一张大网，那么爬虫就是在大网上爬来爬去的蜘蛛，碰到想要的食物，就把他抓取出来。我们在浏览器中输入一个网址，敲击回车，看到网站的页面信息。这就是浏览器请求了网站的服务器，获取到网络资源。

6、什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。

数据挖掘与数据分析的区别是什么?

1、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。

2、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。

3、其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

4、主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

5、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

6、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。