最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
传统企业大数据挖掘分析与应用 王一君 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，来自杭州览众数据科技有限公司的CEO王一君为500多位与会业观众作了《传统企业大数据挖掘分析与应用》演讲。PPT下拉 在移动互联网时代，用户的行为数据、社交媒体数据、LBS数据叠加起来，让整个数据更加明朗、明确，让企业看到是怎样的客户喜欢它的产品。如何让这些数据金钱化，需要设置很多不同的应用场景，预测客户以及下一个产品的销售最佳时机、客会在下一个时间点购买的动机，以及确定整个车间的智能化程度，是否能满足这些个性化的需求。 如何把现有
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
数据挖掘工具是使用大数据挖掘技术从互联网的海量数据中发现、采集并挖掘出有有价值数据一种软件。利用特定的技术，例如：Hadoop、Spark……实现对互联网非机构化的大数据进行挖掘并获得正确、有价值数据的一种快速、便捷的方法。
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
数据挖掘工作流程： 一、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。 二、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。 三、分析数据 通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。 R的ggplot,p
尽管大数据对商业银行的影响目前而言还比较小，但从发展趋势看，要充分认识大数据的颠覆性影响。各银行必须未雨绸缪，早做布局，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，抓紧解决内部数据挖掘分析和外部资源的安全整合利用问题，加快人才队伍建设和技术成果转化，通过大数据的高效应用，加速推进转型升级与可持续发展。 一是明确大数据战略的顶层设计。大数据战略要超越IT部门或电子银行部的视角，面向全局和长远，以客户需求为导向，构建自身的大数据结构。一个完整的客户数据应该包括如下几个维度：一是客户基本信息，包括身份信
<数据猿导读> 本周，共有五家大数据相关领域公司获得融资，金额在千万到亿元不等，值得一提是的大数据新媒体运营商艾媒公司在获得融资的同时还于中国联通宣布战略合作关系，进而推出了新的大数据产品，以下是本周
AR（Augmented Reality），增强现实，是计算设备通过对真实世界的实时感知与计算，把文字、图片、视频、3D内容等信息融汇其中的技术。AR使虚拟和现实无缝连接、互相补充，并实现人机之间的自
企业数据资产的数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析，通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。
摘要 大数据能力特有的性质，使其正在成为大型银行真正的核心竞争力。银行大数据能力表现在多方面，但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的。数据挖掘对银行竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、风险管理、流程优化、网点选址和人力资源管理等方面。大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力。数据挖掘可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化。银行数据挖掘能力建设的关键是行动，行动中需要考虑许多因素，包括挖掘分析工具和方法、数据获取和管控、业务流程、计算
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？ 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮企业盈利的核心就是菜品和顾客，也就是餐厅提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客，究竟顾客各自的喜好是什么，在不同的时间段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材料应该采购多少，哪种方式的促销能够带来
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融
数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎样与数据科学和大数据融合。 数据挖掘是在大数据集（即：大数据）上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算机科学的分支，融合了统计学、数据科学、数据库理论和机器学习等众多技术。 1763 年，Thomas Bayes 的论文在他死后发表，他所提出的 Bayes 理论将当前概率与先验概率联系起来。因为 Bayes 理论能够帮助理解基于概率估计的复杂现况，所以
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
预测模型标记语言（PMML） 是一种开放、标准化的语言，用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。PMML是由数据挖掘组织（DMG）开发和维护的标准，从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本，涵盖了越来越多的模型类型和功能。
数据猿导读 九索数据发布定增预案，拟3000万元搭建社情动态分析系统；消费金融服务平台“爱又米”完成中信信托领投的C轮融资；华为企业云“牵手”云浮市政府，共同布局智能交通领域……以下为您奉上更多大数据
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
提供自定义平台，将业务功能模块化、接口标准化（SOA架构设计）。用户可以灵活的按自己需求，编排组合自己的业务流程，从而达到优化现有流程。
本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。 一、入门 1）自学
提笔写下浅谈影像组学几个字，我略微有点忐忑以及不安，史诗般的宏大题目，怕自己HOLD不住，但在这个满世界人工智能的时代，不做点严肃文学科普工作，不是我的风格，毕竟，我下楼吃碗面，老板都跟我说，根据他潜心研究搭建的“基于环境、气候、人群活动等指标的无监督多参数自我学习本店客流量预测模型”显示的结果，我今天会成为他第123个客户，我略带深沉的问他“那你的模型预测准确度有多少？”，老板谦虚的说道“我的模型一直在自我进化，目前大概徘徊在50.9%”，我说兄弟，是时代埋没了你，你应该去BAT做高级算法工程师或者去买彩票，面馆老板虽然嘴上没说，但我知道他心里一定一阵窃喜，因为今天他给我的牛肉面里多放了半块牛肉。
描述型分析：发生了什么？这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
本文翻译自一篇博客文章，作者是一名软件工程师，他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得，他的学习途径包括了自学（书籍、博客、小项目），课程学习，教学讨论，会议交流和工作实践。 一、入门 1）自学（2 - 4个月） 自学是起步的关键。两年前，我和几个同事组成了一个研究小组，讨论统计202课程的学习材料。这让我感觉很兴奋，并由此开始数据分析的学习研究。研究小组有5名成员，但最后只有2个人选择去更深入地研究这个领域（数据科学并不适合每一个人）。 学习基本的统计知识：统计202课程是非常合适的入门资料
spark（2009年）是一个单纯的计算框架，比MapReduce更佳，取而代之，本身不具备存储能力。火的原因：社区好、企业支持早
2017首届粤港澳大湾区新型智慧城市高峰论坛于11月2日在美丽的花城广州召开。本次会议由中国信息协会主办，广州信息协会承办，中国信息协会副会长朱玉，国家工信部杨东日，广州市工信委总工程师胡志刚等领导发
大家应该是都知道，TCGA数据库是目前最综合最全面的癌症病人相关组学数据库，包括：
导读：数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
数据猿导读 东方金信通过应用政府大数据发现，地区GDP的增幅与当地某类粮食价格的变动直接关联；同样，GDP与信访投诉量也高度相关。这些内容的出现，对于政府施政很有帮助。 图 | 北京东方金信科技有限公
与传统景区的管理模式不同，智慧景区高度依赖智慧化手段，借用视频监控系统实现传统旅游管理方式向现代管理方式转变，提高景区的综合管理和运营能力，提升旅游服务品质，从而保障游客的人身安全和财产安全，提升景区的经济效益和社会效益。智慧景区视频监控系统功能需求表现在以下几个方面：
互联网流量红利的消退，倒逼互联网公司告别野蛮扩张迎来精益运营时代，通过“数据驱动”挖掘更深层次的用户价值成了互联网人的一致共识，“数据驱动力”在精益运营时代的重要性日益突显。
<数据猿导读> 应用开发商赤子城完成数亿元D轮融资；贵阳市政府与SAP合作，深化“千企改造”；互联网营销公司领跑传媒成功登陆新三板……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿 作者：abby 一
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点
据IDC预测，从2005年到2020年，全球数据量将从130EB增长到40ZB。大数据时代已经到来，如何更好地发挥数据资产的价值，对电信运营商来说是一个崭新的课题。 运营商大数据的价值主要体现在运营商内部应用和外部商业化。通过内部应用可以提高运营商的科学决策水平，实现决策从主观判断和经验判断为主转向数据驱动的科学决策；通过外部应用提升大数据价值，拓展运营商互联网经营思维，开创运营商收入蓝海，拓宽延展产业链，支撑决策，服务社会，惠及民生。 大数据的六大典型应用案例 公共交通：运营商利用成熟的GPS定位技术和
新华网上海12月21日电（记者 刘胜男 曹素妨） 由新华网主办，新智元人工智能智库等协办的“感知未来”——首届“智能+”传媒超脑论坛12月20日在上海举办。由生物传感、机器学习、语音智能等智能技术顶级
导读：本文我们考虑应当采用哪些预处理步骤，让数据更加适合挖掘。数据预处理是一个广泛的领域，包含大量以复杂的方式相关联的不同策略和技术。我们将讨论一些最重要的思想和方法，并试图指出它们之间的相互联系。
也就是说，任意癌症，很容易在TCGA数据库下载到其肿瘤外显子队列的somatic突变信息，包括SNV和CNV，这样的话，除非大家感兴趣的疾病并不在TCGA数据库里面，或者说具有其它特殊性（比如人种），否则都不建议继续设计这样的简单的课题了。
本文导读：数据处理、数据挖掘、数据分析、大数据处理、数据精简、大数据存储单位基础知识整理，欢迎收藏。 本文概述：一、数据处理基础知识；二、大数据时代数据处理分支——数据精简；三、附录：大数据存储单位（
315 晚会上，网易销售人员为了强调” 精准营销”，面对央视镜头称：通过 cookies 代码可以追踪用户隐私，甚至能读取网易用户的私人邮件。这件事情引起了轩然大波，网易股价当天就暴跌，但是也引起了无数争论。不可否认通过 cookie 可以获取用户信息，但是在这样做的企业有多少呢，这并不是一件稀奇到值得争论的事情；而推送恶意广告或者获取私人邮件，又成了遭来非议的过分行为。
上周末晚上，我的学妹突然约我出来喝咖啡，我觉得这件事情不简单，果然一到她就递给我手机，开口就问：
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
导读：数据挖掘算法通常用于为其他目的收集的数据，或者在收集时未明确其目的。因此，数据挖掘常常不能“在数据源头控制质量”。相比之下，统计学的实验设计或调查中，其数据质量往往都达到了一定的要求。由于无法避免数据质量问题，因此数据挖掘着眼于两个方面：
近年来，人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始，他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到，我们已经习惯于人工智能。例如，智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
大数据电商平台世界高铁网完成2000万融资，朗玛峰资本领投 世界高铁网创始人陈忠林透露，公司近日已完成2000万人民币A轮融资，朗玛峰资本领投，天使轮投资方丰厚资本及四川汇元跟投。据了解，世界高铁网是
近年来，人工智能(AI)开始起步，并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始，Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如，智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之，人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能，而通过神经网络，他们已经成功了一半。在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
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