数据挖掘分析所需知识,基于数据挖掘的电影票房分析

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数据挖掘工程师的知识结构，其中专业背景知识占据了很重要的一部分。统计学、高等代数、凸优化、概率论、python、R、SQL是基本要求。具体到Big 数据领域，需要掌握Big 数据相关的技术框架，如Java、Hadoop、Spark等。不同的公司通常有不同的要求。1.扎实的基础工程能力对于计算机底层系统的学习偏向于Java和C 语言，在企业招聘中是很看重的。当然，这不是一个绝对的标准。

2.算法与理论数据 挖掘由于行业起步较晚，很多时候考生在算法和数据 -0方面并没有太多的实践经验。所以对算法和数据挖掘theory知识的理解就成为了招聘时重要的考虑因素。3.学习能力、自驾、逻辑分析能力等优秀的基本职业素质也是招聘中重要的参考因素。关于数据 挖掘工程师需要哪些技能？在这里和大家分享一下。

学什么？数据 分析要学习的内容大致分为六个板块，分别是:Excel熟练使用Excel 分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速完成清理数据，使用Excel。MySQL了解MySQL 数据库的相关概念和存储原理，掌握SQL的基本语法，如添加、删除、修改、搜索数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清理和数据规范化。

Python学习Python的基础编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。掌握网络数据 grab技术，Python 数据库应用开发，实现Python 数据可视化操作，提高数据收藏和数据123455。掌握Python数据 分析处理基本库，具备用Python语言解决实际问题的能力数据分析。