数据挖掘技术的发展方向

很多小伙伴想转行，成为数据分析师。入行容易，但重要的是确定未来的那个发展 方向，不能盲目入行。下面分享几个数据分析师的发展 方向供大家参考。首先，确定自己的目标。Business 数据 Analyst:技能上需要用到Excel、pythonl和SQL，因为business 数据 Analyst的主要工作是将数据与业务结合起来，使用数据辅助业务成长。For数据，

数据理工大学数据 技术就业方向:分析岗位的分析工程师。利用统计模型，数据 -0/，机器学习等方法，数据保洁，数据分析，建筑行业数据为客户分析模型。算法工程师。数据 方向，与专业工程师一起，从系统应用的角度出发，运用数据 挖掘/统计学习理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品技术的要求进行方案设计和算法设计及核心模块开发，并组织解决项目开发过程中的重大问题技术。

负责Hadoop集群架构的设计、开发、构建、管理、运维及优化，从数据收集到数据处理，从数据清理到数据提取。开发工程师。基于hadoop和spark构建数据分析平台，设计开发分布式计算服务，负责机器学习和深度学习的开发。操作和维护工程师。负责大数据基础平台的运维、

Baidu . Google . yahu . Sina . msdn.....。什么是数据挖掘数据挖掘(数据挖掘)，即从大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的数据。数据挖掘:数据挖掘的大视野来自于数据 library、数据 warehouse或其他中的存储。数据 挖掘，又称数据knowledge discoveryindabase，

知识发现的过程由以下步骤组成:(1) 数据清洗，(2) 数据整合，(3) 数据选择，(4) 数据转化，(5)。数据 挖掘可以与用户或知识库进行交互。并不是所有的信息发现任务都被视为数据 挖掘。例如，使用数据 library管理系统查找个人记录，或通过互联网搜索引擎搜索特定网页，都是信息检索领域中的任务。

1，在Da 数据采集和预处理方向 This 方向最常见的问题是数据的多样性和差异性，这就导致了-2。为了解决这些问题，很多公司都推出了各种数据清洁和质量控制工具(比如IBM的DataStage)。2.在Da 数据存储与管理方向 This 方向中最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化数据。

在大数据存储与管理方向中，我们特别关注大数据索引与查询技术实时与流大数据存储与处理。3.Da 数据计算模式方向由于处理多样性的需求，目前有很多典型的计算模式。包括大型数据查询分析计算(如Hive)、批量计算(如HadoopMapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，这些计算模式的混合计算模式将满足大型多样性的需求。

数据挖掘技术Yes数据Library技术，Statistics技术。从技术的角度来看,数据 挖掘的主要方法包括:(1)决策树方法:用树形结构表示决策集，通过对数据集合进行分类来生成规则。世界上影响最大、最早的决策树方法是ID3方法，后来发展引入了其他决策树方法。(2)规则归纳方法:通过统计归纳，提取有价值的规则。

(3)神经网络方法:从结构上模拟生物神经网络，基于模型和学习规则，建立前馈网络、反馈网络和自组织网络三种神经网络模型。该方法可以通过训练学习非线性预测模型，可以完成分类、聚类、特征等多项任务挖掘数据挖掘，(4)遗传算法:模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三种基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将任务数据 挖掘表示为一个搜索问题，以充分发挥遗传算法的优化搜索能力。