数据挖掘与分析 数据挖掘与分析期末试题

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1、8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。

2、一本书给你吧《网站数据挖掘和分析》分析方法：1）认知维度：首先是告诉企业和数据分析师应该如何科学地认识网站数据分析，其次是指导企业如何从零开始构建自己的数据体系，讲解了数据分析师应该如何从零开始建立自己的成长体系；（3）应用维度：通过10余个商业化的案例，还原了网站数据分析在营销和运营中的应用，不仅从业务层面讲解了数据驱动的营销和运营的方，而且还从实层面讲解了案例的作过程，可以直接套用到工作中并产出效果；（4）管理维度：从数据管理者和的角度探讨了如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理，这些都是作为管理者自我提升的必备知识；就业的方向基本大数据时代的到来，对于数据挖掘师来说可以在掌握工具的基础上结合相应的业务创新更有挖掘潜力的角度，基本是全行业适用的，更多的是适合与大数据集中的互联网行业数据分析的话，可能在就业的范围真的是全行业的了，对于数据可能不需要太多只要确定数据的有效性和真实性就好，不论是小的店铺还是大型的公司都需要对数据解析驱动于业务的一个分析专家，更好的为决策做准备。

3、高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。

4、一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议，数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。

5、但是其实实际上，这两者的工作内容很难割裂开，因为要想做出有价值的分析报告、业务建议，必须深挖各个维度的数据。

6、而想给出有价值的数据交付物，也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。

7、所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点，挖掘岗稍微偏数据一点。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。