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怎样从零开始学习大数据分析

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-05 16:17
最近有很多人想学习大数据,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,学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从零开始学习大数据挖掘分析,学习的步骤思路,可以给大家一个学习的建议。
 
很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法,需要掌握技术开发,才能把数据挖掘分析做好,实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发,只能让你走火入魔,越走越费劲,并且效果不大。在公司实际工作中,最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据挖掘的学习心得,作者认为学习数据挖掘一定要结合实际业务背景、案例背景来学习,这样才是以解决问题为导向的学习方法。

大数据分析的发展

我们可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。
 
1、分类问题
 
用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。
 
2、聚类问题
 
细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。
 
3、关联问题
 
交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。
 
4、预测问题
 
我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。

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