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好二三四
数据挖掘,从字面上理解,就是在数据中找到有用的东西,哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了,比如电商数据,如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等,进一步,可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像,就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人,这些还是最简单的东西,更深层次的比如预测(股票预测),但是比较难。
热心网友
数据挖掘工程师就是从杂乱无章的各种数据中通过一步步清洗数据,建立模型,迭代优化将商业问题以数据输出的形式给解决。应用范围非常的广,随便举几个例子,从购物网站的自动推荐,到信贷的授信,反欺诈,再到客户分群精准营销等等等等。这些都是十分具体的商业问题。
数据挖掘工程师:同样需要了解数据,并从中提炼一定的规则,在相应的业务场景进行建模,并通过挖掘算法进行模型的调整、或者机器自我学习,得到一个输入输出的模型函数。SPSS,SAS,Excel都有
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