如何系统地学习数据分析与数据挖掘

发布网友发布时间：2022-04-22 16:36

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热心网友时间：2022-04-14 16:50

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，最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据的学习，加米谷认为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。

1、数据分析学习：偏向产品和运营，更加注重业务

比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。

数据分析师入门书籍：

《深入浅出数据分析》

《统计数字会撒谎》

《谁说菜鸟不会数据分析》

2、数据挖掘的学习：

第一层级：达到理解入门层次

了解统计学和数据库即可。

第二层级：达到初级职场应用层次

数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)

第三层级：达到中级职场应用层次

SAS或R

第四层级：达到数据挖掘师层次

SAS或R+Python(或其他编程语言)

热心网友时间：2022-04-14 18:08

真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。

所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，可以学到的；其他的相关专业知识都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。