当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

数据挖掘最新视觉报道_数据挖掘6个基本流程(2024年12月全程跟踪)

内容来源：天津万源聚所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

数据挖掘

计算金融：新篇章，新机遇 𐟌Ÿ 专业概述计算金融是一个与大数据和互联网+紧密结合的专业领域。它涵盖了数据分析、数据挖掘理论与方法、商务智能、电子健康、信息系统开发与管理以及基于信息技术的业务流程优化等多个研究方向。该专业的毕业生可以从事信息管理员、数据分析师、业务流程优化员、商务智能决策和互联网智能化管理等多种职业。 𐟓š 主要学习内容金融理论课程宏观经济学与微观经济学货币银行学与国际金融学计算机科学课程数据结构与算法数据库管理与计算机网络数据分析课程统计学与时间序列分析机器学习与数据挖掘金融工程与风险管理课程金融工程学金融风险管理专业选修课程固定收益证券分析与投资组合理论金融数学与保险学 𐟒𜠥𐱤𘚦–𙥐‘ 金融服务行业商业银行与投资银行：参与资产管理、风险评估、贷款审批等环节。保险公司与证券公司：在保险公司可能进行精算分析、风险管理、保单设计。在证券公司，可能负责资产配置、投资策略制定或市场分析，为投资者提供基于数据驱动的投资建议。金融科技与技术开发公司金融科技公司：利用计算机技术和金融知识开发新的金融产品或改进现有金融服务。数据分析与系统开发：在科技公司担任数据分析师或系统开发工程师的角色，参与开发大型企业级应用程序或金融信息服务。咨询与独立研究管理咨询公司：提供金融咨询服务，帮助企业优化其资本结构、投资组合和风险管理策略。独立研究与分析：成为独立研究者或分析师，为金融机构、企业或政府提供定制化的市场分析和投资建议。政府部门与非营利组织政策制定与经济规划：参与财政政策的制定和经济数据的统计分析，帮助政府做出更科学的经济决策。非营利组织与国际机构：参与全球金融市场的研究或提供金融教育项目，促进金融知识的普及和技术的公平获取。

𐟓Š企业经营数据分析全攻略𐟓Š 这本书涵盖了企业经营数据分析的四个关键领域： 1️⃣ 数据治理：强调了数据治理在企业运营中的核心地位，通过一系列规范化流程确保数据的准确性和可靠性。 2️⃣ 数据分析：详细介绍了数据分析的方法和工具，帮助企业从数据中提取有价值的信息，洞察市场趋势。 3️⃣ 数据应用：展示了数据分析在企业经营中的实际应用，通过数据驱动决策，精准把握市场机会，制定有效战略。 4️⃣ 数据工具：介绍了多种数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习等，助力企业构建高效的数据分析体系。

揭秘BI工具：洞悉数据秘密商业智能（BI）工具是现代企业的得力助手，它们通过数据分析、数据挖掘、报表和查询等技术，为企业领导和管理者提供决策支持。以下是几款备受推崇的BI工具，它们各有千秋，助你洞悉数据背后的秘密。 Tableau 𐟓Š Tableau 是一款强大的可视化和分析工具，能够将复杂数据转化为直观的图表和仪表盘，让你一眼就能发现数据中的规律。 Power BI 𐟓Š Power BI 是微软推出的商业智能工具，它能够轻松地将各种数据源转化为丰富的视觉化报表和仪表板，提供自助式数据分析体验。 QlikView & Qlik Sense 𐟌 Qlik 的产品以其出色的数据可视化和探索功能而闻名，用户可以交互式地分析和理解数据，洞察市场动态。 MicroStrategy 𐟌 MicroStrategy 是一款全面的商业智能平台，提供数据仪表板、报表、数据挖掘和预测等功能，助你做出明智决策。 IBM Cognos 𐟌 IBM Cognos 是IBM的商业智能解决方案，它提供数据报表、分析、仪表板和预测等功能，帮助企业实现智能化决策。 SAS Business Intelligence 𐟓Š SAS Business Intelligence 以统计分析和数据挖掘见长，支持复杂的数据分析和建模任务，是数据分析师的好帮手。此外，还有一些通用的数据分析工具，如Excel、R语言和Python等，它们也常被用于数据处理和分析。同时，一些在线报表工具和企业财务软件中的报表功能也能满足一定的商业智能需求。选择最适合自己的BI工具，才能发挥商业智能的最大价值。这些工具各有特色，但都致力于帮助你做出更明智的决策。

「读书，我们是认真的超话」跨行业标准数据挖掘流程（CRISP-DM）第四阶段（中）（接上周三文）因此说，科学家为了让计算机更加的智能，胜任并顶替人类自身的某些工作，而设计模拟了生物特别是人类神经网络系统的运行方式。反过来，就如哈佛大学教授、眼科学及脑神经科学家理查德ⷩ鬦–聾𐦉€表述：“现如今，神经科学家能回过头来从计算机那里学习大量有关大脑的知识，反之亦然。这是一条很棒的双向道——研究者交叉协作来理解感知。”所以现在科学家可以模拟大脑神经网络来设计芯片电路，也可以模仿心智使用神经网络系统的方式用数据来训练并创建新的算法模式如深度学习算法；也可以沿着这条双向道来理解体察我们自己心智的运行方式和思维模式。以上太过专业，我就不再细说了，我还是学与自己生活相关，还从自己经常处理的超市购物数据集说起吧。我们的生活必需品包括：柴米油盐酱醋茶，水果、蔬菜、肉蛋奶，化妆品、清洁、锅碗瓢盆，等等涉及生活的各个方面，复杂又琐碎。通常，不管是线上还是线下，我都是去超市采购，都会面对购物数据集，包含有商品名称、数量、单价、计价单位、总价、合计等多个属性，我们分析数据，就是从自己掌握的各种算法中我们搜索或联想新创有用的算法（通常是自己常用的几种算法加减乘除等），用于创建令自己满意的可用方法模式，来解决实际问题。比如将自己的预算与合计比较、将总价排序、公斤换算为市斤、需求程度排序、优惠力度等等，来创建自己满意的购物算法模式。所以说，像购物、说话等等日常的生活，都可以从AI智能体的算法模型中得到启示，那些原本模糊的心智思维模式和研究心智的学科也得到了促进发展，像心理学、神经科学、生物学等学科里出现新理论，不断地出现信息科学和计算机科学里具有的新概念、新逻辑方式，如斯蒂文ⷥ𙳥…‹的心智计算理论、赫伯特ⷨ忨’™的认知心理学、克雷格ⷦ–‡特尔等基因组学家们的生物计算理论，等等，并且人们逐步达成共识，并开始使用这些理论来理解人类自我心智特征及其思维逻辑。就如雷ⷥ𚓥…𙩟楰”在《生物计算》中的表述：“信息技术正在包围所有有价值的东西，从生物学到音乐到脑科学。尽管我们大脑里的有些信息是模拟的，并不全是数据的,但我们依然可以用数学来给它建模。如果能用数学建模，我们就能进行模拟，就可以进一步对大脑进行反向工程。”「热点共创激励」「带着微博去旅行」「微博旅游摄影大赛」

基于数据挖掘的个性化营销实战全攻略 𐟓Š 数据分析与挖掘：提升营销效果的秘诀 𐟎›‡：通过数据驱动的个性化营销，提升网站销量和用户满意度。 𐟓ˆ 阶段一：推荐算法的魔力得分：14分推荐算法：通过分析用户行为和偏好，为每个用户推荐最相关的商品。实施结果：4.7分 𐟓ˆ 阶段二：关联分析的奥秘得分：5分关联分析：发现商品之间的潜在联系，优化商品组合。实施结果：15分 𐟓ˆ 阶段三：聚类分析的力量得分：8分聚类分析：将用户分成不同的群体，为每个群体提供定制化的服务。实施结果：15.4分 𐟓ˆ 阶段四：预测与实施得分：10分预测：利用数据预测用户的行为和需求。实施结果：19分 𐟓Š 网站数据概览客单价：23.2元日均浏览次数：328431次网站销量趋势：持续上升 𐟓Š 制定商品组合策略根据关联分析结果，制定商品组合策略，最多选择5个商品。选择商品：人间失格、罗生门、教育的智慧、复活、红与黑等。 𐟓Š 个性化服务策略为不同用户群体制定个性化服务策略，每个群体至少1个最多4个。重要价值客户：24小时专属客服 VIP专属购物节社群专享福利老用户回归专属优惠券一般挽留客户：推送商品组合套餐优惠客服联系回访流失原因每月满购买次数得优惠券一般发展客户：每月满购买次数得优惠券老用户回归专属优惠券重要保持客户：客服联系回访流失原因 𐟓Š 运营策略设置选择合适的卖家划分方式，并设置对应的运营策略。按照成单指数排序划分，提供更大的流量资源。提供运营讲座、视频或社区活动。 10%到40%的卖家：提供相关帮助和咨询服务。 40%以后的卖家：运营团队提供帮助和咨询服务。 𐟓Š 关联分析实战将处理好的数据导入关联算法进行分析。选择关联算法：Aprori或FP-Growth。设置核心参数：最小支持度和最小置信度。分析关联结果，优化商品组合。 𐟓Š 提交与保存保存所有设置和策略，方便后续查看和调整。

统计生必备！这些找数据神器你一定要知道嘿，大家好！今天来给大家分享一些统计生找数据的神器！无论是写比赛报告、实践作业，还是以后工作，数据都是离不开的。我发现很多同学只知道用统计局，其实还有很多宝藏找数据的方式哦~ 首先，推荐大家去中国国家统计局官网，数据更新及时，内容也很全面。还有，如果你们有数据挖掘的需求，可以去数据堂看看，里面有很多高质量的数据集。另外，阿里云、腾讯云这些云平台也有一些数据集可以下载，适合做数据分析的同学。最后，别忘了Python的爬虫功能，也是找数据的好帮手！当然，具体怎么用还是要看个人需求和技能水平啦~ 总之，找数据的方式有很多，大家可以根据自己的需求来选择。希望这些小技巧能帮到你们，赶紧收藏起来吧！如果你还有其他找数据的途径，欢迎在评论区分享哦~

多模态数据分析下的深度学习评价新路径 𐟓š 文献分享：中国远程教育2022年关键词：多模态、大数据、深度学习、行为分析、数据挖掘、学习绩效预测、评价机制、教育决策 𐟔 摘要：深度学习评价是一个新兴领域，涉及多个学科交叉。通过构建深度学习数据库，可以创建评价分析模型，以优化教育评价。目前的研究主要集中在“脑 — 行为—认知—环境—技术”五种模态的数据采集、标注与分析。学习绩效预测利用运动预测指标与课堂预测指标，为分析和量化运动、课堂行为与学习绩效之间的关系提供有力的评价支撑。深度学习评价分析基于“四个基本要素”和“四个基本原则”，确保其遵循教育规律、教育现实与教育发展。未来，基于多模态数据的深度学习评价可以从数据采集自动化、整合预测模型、深化教育应用、统一机理、增强决策智慧化等方面进行改进。 𐟛 ️ 关键词：多模态，大数据，深度学习，行为分析，数据挖掘，学习绩效预测，评价机制，教育决策 𐟚€ 结束语：多模态数据分析下的深度学习评价注重真实性、创新性、协同性的教育过程挖掘与实践改进，能够较好地解决教育需求转变、教育过程挖掘困难、多模态数据复杂等问题，以实现教育规律、教育本质与教育价值的科学把握为终极目标。因此，为了确保深度学习因子与分析结论具有教育性意义与操作化价值，已有理论与操作机制是一个关键桥梁，可以指导研究者应该关注哪些学习变量，并为解释结果提供框架。然而，目前的自动收集、处理不同模态的方式与工具仍不够成熟，可用于表征学习的显著性特征还没有形成体系，在不同的学习场景中如何有效地组合不同模态数据还缺乏基础性探索。在新一轮人工智能和教育评价改革的推动下，深度学习评价势必成为驱动教育发展的重要力量。

0基础转行数据分析：生活开始好起来了 𐟎‰ ### SQL基础入门《SQL必知必会（第4版）》：这本书是入门SQL的经典之作，看完基本就能掌握SQL的基础知识。牛客网SQL练习：看完书后，疯狂地在这上面练习，代码一定要多练习，熟能生巧。 Excel入门与进阶《跟秋叶一起学Excel》：资源很多，找评分高的看就可以。我当时看了好几本，快速地翻了一遍，大概知道Excel能干什么。百度搜索：有问题直接百度搜索，基本都能找到答案。 Python数据分析《对比Excel，轻松学习Python数据分析》：类比Excel，更容易理解。《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》：Pandas是Python数据分析最常用的库，这本书可以当做Pandas教科书，系统地了解Pandas库。《高阶Python代码精进之路》：难度较大，入门半年之后再来看这本书，对Python理解更深刻，能理解代码效率，这时会发现以前的自己真傻。《Python商业数据挖掘》：难度非常大，涉及到的算法比较多，入门一年之后再来看这本书。业务思维与数据分析《数据分析之道》：知识体系很好，涉及到的知识点比较多，上手有一定的难度，不过作者的讲解还算通俗，吃透了数据分析能力会有比较大的提升。《数据化管理》：里面有大量零售行业的案例，零售、电商行业很值得看看，有利于提升业务思维。《金字塔原理》/《结构思考力》：很好的提升逻辑思维能力的书籍，不过，逻辑思维看书作用没那么大，要有意识地练习。《精益数据分析》：理解商业逻辑、数据分析方法的好书。快速上手与实战案例《猴子数据分析》：适合转行/0基础的朋友看，里面会有一些基础的数据分析知识体系，同时会有电商、金融等不同行业数据分析案例分享，能大概知道每个行业的分析思路。公主号推荐与资源分享接地气学堂：老师人超好，我请教了很多问题，公主号里面有大量数据思维、数据分析思路的案例。尤而小屋：里面有比较多用Python进行数据分析的方法。 Pythn学习与数据挖掘：看名字就知道咯。

𐟌Ÿ数据挖掘论文创新点发现秘籍𐟌Ÿ 探索数据挖掘论文的创新点，以下是一些实用的方法，助你一臂之力： 𐟔 从实际问题中寻找创新：在实际应用中，我们经常会遇到一些难以解决的问题，这些问题可能涉及算法的精度、效率或可解释性。通过深入研究这些问题，并提出创新的解决方案，你的论文将更具创新性。 𐟓š 从理论研究中发现创新：深入探索算法的本质和原理，可以发现许多现有的算法无法解决的问题。这些问题可能涉及算法的优化、扩展或泛化。通过解决这些问题，你可以提出新的算法和模型，为论文增添创新色彩。 𐟌 从交叉学科中寻找创新：拓宽知识面，探索本专业与其他学科的结合点。通过在不同学科领域寻找新的选题，突破单科局限，你的研究将更加具有创新性和前瞻性。 𐟓ˆ 从数据应用中寻找创新：利用新方法收集或处理数据，或者从不同角度解读原始数据。这种方法相对容易实现，但同样能为你的论文带来新的视角和思路。希望这些方法能帮助你找到数据挖掘论文的创新点！

00后数据分析新星的成长之路嘿，大家好！今天我想和你们分享一个令人惊叹的故事，关于一个00后小姑娘在数据分析领域的杰出表现。尽管她年纪轻轻，但她的见解和成就却让人刮目相看。下面是她分享的一些学习心得：数据分析所需的知识和技能 𐟓Š 要成为一名优秀的数据分析师，你需要掌握以下知识和技能：统计分析：包括大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归以及预测。可视化辅助工具：Excel、BI工具、Python。大数据处理框架：Hadoop、Storm、Spark。数据库：SQL、MySQL、DB。数据仓库：SSIS、SSAS。数据挖掘工具：Matlab、R语言、Python。人工智能：机器学习。挖掘算法：数据结构和一致性。编程语言：Java、Python。数据分析的主要学习路线 𐟕𘊅xcel：观看王佩丰的 "Excel 24讲"。关注"Papaya老师课堂"。学习戴师兄的《Excel基础操作|常用函数大厂周报》。定期查缺补漏和复习。 SQL：学习尚硅谷的 "HiVE教程"。掌握黎曼的猜想的《MySQL基础+高级教程》。跟着戴师兄学习《SQL入门实战|云端数据库搭建》。阅读《MySQL必知必会》。快速入门SQL，可以参考牛客网。统计学：观看戴师兄的《系统认识数据分析》。学习《重新认识数据分析》。阅读《深入浅出数据分析》这本书。学习可汗学院的统计学课程。关注36氪、简书、人人都是产品经理等网站。 BI工具：掌握Power BI，可以参考孙兴华的课程《Power BI基础》和《Power BI函数》。学习Tableau，可以参考孙在阳和戴师兄的教程，以及未明学院的《Tableau零基础教材》。总结 ✅ 在当前的就业环境中，拥有技术傍身是获得高薪工作的关键。所以，想要实现经济自由的女生，不妨考虑迈出数据分析领域的第一步！𐟒ꊊ希望这些信息对你们有所帮助，让我们一起努力，成为数据分析领域的佼佼者！

专栏内容推荐

1500 x 843 · jpeg
什么是数据挖掘？它原理，好处，技术和示例-科能融合通信
素材来自:keneuc.cn

700 x 653 · jpeg
深入浅出数据挖掘—企业数据挖掘成功之道（理论篇）大数据分析与应用-美林数据
素材来自:asktempo.com
1080 x 1051 · jpeg
数据挖掘的意义！（数据挖掘的作用） _掌上生意经
素材来自:zoows.com

646 x 394 · png
数据挖掘之七种常用的方法_爱运营
素材来自:iyunying.org
1306 x 1104 · png
清华178页深度报告：一文看懂AI数据挖掘_焦点_数邦客
素材来自:databanker.cn

1920 x 1080 · jpeg
【数据挖掘】《数据分析与数据挖掘》--天津大学公开课 – 源码巴士
素材来自:code84.com

924 x 1166 · png
【经典】数据挖掘：概念与技术，第四版，韩家炜等大牛专著，786页pdf - 专知VIP
素材来自:zhuanzhi.ai
1440 x 900 · jpeg
数据挖掘方法及应用概述（一）：概况与聚类方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 1080 · jpeg
【数据挖掘】《数据分析与数据挖掘》--天津大学公开课 – 源码巴士
素材来自:code84.com

640 x 526 · jpeg
浅谈数据挖掘的基本概念及其最常用算法-数据挖掘常用算法
素材来自:51cto.com
600 x 358 · jpeg
7 种常用的数据挖掘技术 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

822 x 620 · jpeg
数据挖掘分析员高清图片下载-正版图片504455463-摄图网
素材来自:699pic.com
1336 x 889 · png
数据挖掘思维和实战04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？_数据挖掘和业务推动啥关系-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

843 x 620 · jpeg
数据挖掘分析员高清图片下载-正版图片506615444-摄图网
素材来自:699pic.com
1648 x 599 · png
大数据挖掘与分析 | 清研集团 - 北京清研灵智科技有限公司
素材来自:tsingyangroup.com

1746 x 759 · png
大数据挖掘与分析 | 清研集团 - 北京清研灵智科技有限公司
素材来自:tsingyangroup.com

1500 x 1333 · jpeg
数据挖掘Python培训：发掘宝藏般的信息洞察力 | w3cschool笔记
素材来自:w3cschool.cn
1056 x 986 · jpeg
举个数据挖掘例子，让你秒懂数据挖掘 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1027 x 613 · png
这篇文章把数据讲透了（四）：数据挖掘 | 人人都是产品经理
素材来自:woshipm.com
978 x 705 · png
数字化转型：数据挖掘与分析-数字化-中大咨询
素材来自:mpgroup.cn

840 x 1188 · jpeg
数据挖掘导论ppt_卡卡办公
素材来自:kakappt.com
488 x 492 · jpeg
如何快速完成一个数据挖掘分析项目？—企业数据挖掘成功之道（方法篇）大数据分析与应用-美林数据
素材来自:asktempo.com

1314 x 983 · png
智能数据挖掘技术——第一课（基本概念）_数据挖掘一课一文_Ever-7的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1440 x 1080 · jpeg
大数据与数据挖掘
素材来自:slidestalk.com

680 x 453 · png
数据挖掘需要哪些知识数据挖掘工具有哪些-IBM SPSS Statistics 中文网站
素材来自:spss.mairuan.com
860 x 610 · jpeg
海量数据和数据挖掘概念说明图片素材-正版创意图片402390760-摄图网
素材来自:699pic.com