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专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、数据分析与挖掘技术是学些什么课程呢?
大数据技术与应用学的是面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。大数据技术与应用专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
▲大数据技术与应用含义介绍
大数据技术与应用是高校计算机类专业，该专业的研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
二、数据挖掘-DEA(探索性数据分析)
探索性数据分析是指：对已经有的数据在尽量少的先验假定下进行数据探索，可以通过绘图、制表、数学拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律。特别对于现在所面临的大数据时代，各种杂乱的“脏数据”，通常使我们不知从何下手去了解手上的数据集，这个时候探索性分析就很有效了。
离散型：离散型数据相当于分类数据，如班上学生的人数、扔骰子的结果、性别、种族等。
连续型：也即是在值域里面是连续取值，这种变量一般是有序的，如身高（可以是在人类的身高范围内的任意值）、叶子的长度、狗的体重等。
1、让你最大程度得到数据的直觉
2、发掘潜在的结构
3、提取重要的变量
4、删除异常值
5、检验潜在的假设
6、建立初步的模型
7、决定最优的因子设置
1、数据的典型值是多少（均值、中位数）？
2、典型值的不确定性是什么？
3、一组数据的良好分布拟合是什么？
4、数据的分位数是多少？
5、一个工程上的修改是否有作用？
6、一个因子是否有影响？
7、最重要的因素是什么？
8、来自不同实验室的测量结果是否相等？
9、将响应变量与一组因子变量相关联的最佳函数是什么？
10、什么是最好的因子设置？
11、我们可以将时间相关数据中的信号与噪声分离吗？
12、我们可以从多变量数据中提取任何结构吗？
13、数据是否有离群值？
参考：
https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79152012
https://blog.csdn.net/a358463121/article/details/55003356
三、数据挖掘的特点
关于数据挖掘的特点都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。
??数据集大
只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。
??不完整性
数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。
??不精确性
又叫做噪声数据，在商业中用户可能会供给假数据，是搅扰数据，对发掘工作有负面作用。
??含糊的
含糊的可以和不精确性相关联。因为数据不精确，所以咱们只能在大体上对数据进行一个全体的调查。
??随机性
随机性有两个解释，一个是获取的数据随机，咱们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是剖析结果随机。数据交给机器进行判别和学习，那么一切的操作都属所以灰箱操作。
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