数据挖掘的方法主要有哪些,大数据挖掘 _云知道

大数据挖掘的前景如何？

谢谢邀请。大数据挖掘前景如何，是去纯互联网公司好还是传统行业好？这是个好问题。可以说大数据挖掘是一个热门。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，所以大数据挖掘就业前景是不错的。作为大数据挖掘人员，要做的事情就是从数据库或其它形态的数据文档中发掘出显性或隐性的有价值的数据。
除了有一定的数学统计知识等之外，最好具备一定的编程能力，熟悉开发，比如Python、Java等。至于就业去向，可以根据自己的发展方向来确定。去往大数据公司可能是大多数人的选择，因为那里可以见到更多行业的业务，能够学得到大数据更多前沿知识。去往传统行业里的选择来说，大多数时间针对的是某个行业的数据，比较单调，但也更容易成为这个行业的数据分析专家。
从个人见多识广或大多数人的选择来说可能到大数据公司应该是比较好的选择。其实大数据挖掘技术都是差不多的，而如果选择大数据公司，那么各行各业的数据以及业务形态等等都能够见得到，都会知道一些。而且大数据公司里收入来说相对会高一些。另一方面如果想成为某一个行业内的专家，那么也许到某一个传统行业单位是一个好的选择。
传统行业单位细分更细分，而且更专一。每天接触的，研究的都是这个行业里的数据，长久下去对这个行业更深入，通过数据更能够看到本质，更容易成为行业里的专家。比如卫生领域、金融领域、零售领域等等，每一个领域都会有很深的业务知识。如果只是把数据挖掘作为一份工作，有更高一些的收入，或者觉得一个行业的数据太单调，那么到大数据公司也就是比较好的选择。
大数据和数据挖掘的区别？

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？

对于很多人来讲，这几个概念经常分不清，我当初入门的时候也一样，只不过那时候没有大数据的概念，作为一个数据分析从业者，其实并不需要关注这些名字直接的本质区别，只要明白一件事，数据最终是为了决策服务。鉴于大家对此还是有些好奇，这里我大概说说我的理解，希望和各位有所交流，不足之处还望大家指正。先看看数据分析与数据挖掘的区别：首先要搞懂，什么是数据，什么是信息，这两者本质的区别就是数据是存在的，不用人脑，而信息是需要人脑进行处理，上面意思呢？比如你装修完了房子，打算开始买家具，那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度，这些都是可以主观的看到的，客观存在的，这就是数据，而信息则不同，例如你要去买沙发，你会说，我们放5米的沙发刚好，4米的有些短，看着不大气，6米的太大了，看着不美观，那这种就属于信息，是需要人们经过大脑去判断的，属于主观，判断的依据就是数据（客观存在）。