大数据分析挖掘怎么学
大数据分析挖掘怎么学
大数据时代，与数据相关的岗位，大多有专业技术门槛，不同的岗位对专业技能的要求各有侧重，而作为想入行发展的学习者来说，我们该如何去学习掌握这些技能，就成为首先需要解决的问题。今天的大数据分析挖掘培训分享，我们来聊聊大数据分析挖掘怎么学？
在进入大数据分析挖掘领域之前，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。
在公司实际工作中，好的大数据挖掘工程师一定是较熟悉和理解业务的人。学习数据挖掘一定要结合实际业务背景、案例背景来学习，以解决问题为导向。
大数据挖掘要做的就是把商业运营问题转化为数据挖掘问题。那么如何将商业运营问题转化为大数据挖掘问题呢？
具体来说，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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