数据挖掘第一步,数据挖掘十大算法

1学历，就BAT三大互联网公司而言，对大数据工程师的要求都是统计学和数学的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者更有可能进入技能的危险地带。他们总能根据不同的数据模型和算法得出一些结果，但如果你不知道它代表了什么，那就不是真正有意义的，这样的结果很容易误导你。

2.计算机编码能力、实际开发能力、大规模数据处理能力是作为一名大数据工程师必备的一些要素。因为很多数据的价值都来自于挖掘的过程，你得亲自动手才能发现黄金的价值。3.对于具体应用领域或行业的知识，大数据工程师这个角色很重要的一点就是不能脱离市场，因为大数据只有与具体领域的应用相结合才能产生价值。因此，在一个或多个垂直行业的经历可以为应聘者积累行业的知识，对以后成为大数据工程师很有帮助，所以这也是应聘这个职位时比较有说服力的加分项。

数据挖掘的定义是:通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。也就是说，将数据加工成有用信息的第一步(收据采集除外)就是数据挖掘，这是数据再加工的前提。没有数据挖掘，就没有所谓的数据分析等等，因为你根本没有从大量的数据中找到隐藏域中“有用”的信息。比如电视剧《在一起》中，有一集是关于曲调的，一个人能准确地说出老太太和另一个人同时出现在某个地方。这就是数据挖掘。

什么是数据挖掘？数据挖掘，也称为知识发现数据库(KDD)，是从大量数据中获取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的非凡过程。简单来说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，在信息检索领域中，通过使用数据库管理系统来查找单个记录，或者通过因特网上的搜索引擎来查找特定的网页是一项任务。

然而，数据挖掘技术也被用来增强信息检索系统的能力。回归是数据挖掘的核心算法之一，它是一个广义的概念，包含了用一组变量来预测另一个变量的基本概念。在白话文里，是根据几件事的关联度，用其中的几件来预测另一件事发生的概率。最简单的就是线性二元问题(即简单线性)。比如我老婆下午买了个包，我没买，结果就是我肯定没吃晚饭。稍微复杂一点的是多变量(即多变量线性)。这里有一点需要注意，因为我之前犯过这个错误，就是认为预测的变量越多越好。做模型时总想选取几十个指标来预测，但你知道，一方面，每增加一个变量，就相当于增加了这个变量中的误差，变相放大了整体误差，尤其是自变量选取不当的时候。另一方面，当两个自变量高度相关但不独立时，两个指标相当于对结果的影响增加了一倍。)还是上面的例子，如果婆婆来了，那么老婆做饭的概率很大；如果再出事，如果我公公也来，那我老婆肯定会做饭；为什么会有这些判断？因为这些以前发生过很多次，所以我可以根据这些东西预测老婆会不会做晚饭。

一个晚上整理出来的数据挖掘算法，主要引用自wiki和一些论坛。我把它发布在网上作为知识分享，但是我发现Latex的公式在转码到网页时丢失了。暂时还没找到解决的办法，有时间就回来补洞。编者按1。C4.5C4.5算法是RossQuinlan开发的生成决策树的算法。数据挖掘|数据理解与预处理边肖见过很多人(咳咳，请不要对号入座)。拿到数据后，不管不管三七二十一，扔进模型里运行，不管是什么。反正“大数据”总能产生点什么。但我上次说过，“大数据”很可能带来“大错误”！因此，在数据挖掘开始之前，仔细理解和检查数据并对数据进行预处理是非常重要的。很多人说，资料准备真的是一项“体力活”，费时费力，也极其枯燥。

但是，它总能引发你的兴奋，因为这需要足够的耐心和细心，一不小心，你所有的努力都白费了。在这一内容中，边肖将首先从数据理解、变量类型、质量检验三个方面进行阐述，然后用他做过的一个实际数据来展示。一、数据理解拿到数据后要做的第一步就是理解数据。什么是理解数据？不要简单的看Excel表格有多少，有多少行，有多少列，要结合自己的分析目标和具体的业务需求来看。

分析方法:分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、复杂数据类型的挖掘(文本、Web、图形图像、视频、音频介绍等。)方法:分类首先从数据中选取已经分类的训练集，在这个训练集上，利用数据挖掘分类的技术建立分类模型，对未分类的数据进行分类。