当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

数据挖掘最新视觉报道_数据挖掘是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

数据挖掘

计算金融：新篇章，新机遇 𐟌Ÿ 专业概述计算金融是一个与大数据和互联网+紧密结合的专业领域。它涵盖了数据分析、数据挖掘理论与方法、商务智能、电子健康、信息系统开发与管理以及基于信息技术的业务流程优化等多个研究方向。该专业的毕业生可以从事信息管理员、数据分析师、业务流程优化员、商务智能决策和互联网智能化管理等多种职业。 𐟓š 主要学习内容金融理论课程宏观经济学与微观经济学货币银行学与国际金融学计算机科学课程数据结构与算法数据库管理与计算机网络数据分析课程统计学与时间序列分析机器学习与数据挖掘金融工程与风险管理课程金融工程学金融风险管理专业选修课程固定收益证券分析与投资组合理论金融数学与保险学 𐟒𜠥𐱤𘚦–𙥐‘ 金融服务行业商业银行与投资银行：参与资产管理、风险评估、贷款审批等环节。保险公司与证券公司：在保险公司可能进行精算分析、风险管理、保单设计。在证券公司，可能负责资产配置、投资策略制定或市场分析，为投资者提供基于数据驱动的投资建议。金融科技与技术开发公司金融科技公司：利用计算机技术和金融知识开发新的金融产品或改进现有金融服务。数据分析与系统开发：在科技公司担任数据分析师或系统开发工程师的角色，参与开发大型企业级应用程序或金融信息服务。咨询与独立研究管理咨询公司：提供金融咨询服务，帮助企业优化其资本结构、投资组合和风险管理策略。独立研究与分析：成为独立研究者或分析师，为金融机构、企业或政府提供定制化的市场分析和投资建议。政府部门与非营利组织政策制定与经济规划：参与财政政策的制定和经济数据的统计分析，帮助政府做出更科学的经济决策。非营利组织与国际机构：参与全球金融市场的研究或提供金融教育项目，促进金融知识的普及和技术的公平获取。

EI，成稿转让，3个月左右录 IT -65F 基于数据挖掘的**改进智能AHP混合模糊技术用于工程造价可行性评估 IT-09 鸭绿江香鱼系遗传多样性**和生长性状的有限元分析 IT-14 贝叶斯统计下基于儿童发展**心理学的亲子互动产品设计研究 IT-16 基于人工智能算法的**二语阅读障碍儿童适应性教育方案设计 IT-38 算法优化遗传算法及其**在插图设计中的研究应用 IT-39 通过心理学中的虚拟现实**研究来考察经济发展的潜力 IT-41 基于物联网技术的电力**供应链信息共享与追踪平台研究 IT-44 基于GABP神经网络算法的**计算机网络安全优化模型 IT-48 基于IFSO-ECNN算法的**突发金融灾害数字经济智能应急风险规避分析 IT-68 V2 基于中国基本养老金的**名义账户制度的可行性和发展方向 IT-71 基于关联规则挖掘的**非遗产产品消费行为研究——以陶瓷作品为例 IT-80 V2 新电力系统下物联网**信息传输安全的可靠密钥生成方法 IT-81-PAPER V2 5G制造业数字化转型**有效性评估决策模型研究+ IT-82 构建基于人工神经网络的**企业金融危机和经济增长预警系统 IT-83 基于人工智能的可持续城市和**社区多媒体通信控制机制分析 IT-84 基于模糊逻辑的日常生产安全检查**信息系统的开发与实现 IT-86 以可持续和绿色环境为中心的**垂直停车路径规划：利用人工智能、全景图像和回转曲线 IT-116-v2 基于人工智能的**图形元素算法在绘画创意数字媒体设计中的实现 IT-117-v2 基于数据挖掘的机器人**辅助设计智能自动化系统的研究与开发 IT-125 探索利用人工智能开发**可持续城市交通信息管理和服务基础设施 IT-131 基于单片机的**物联网硬件网关数据处理方法及系统设计

𐟓Š企业经营数据分析全攻略𐟓Š 这本书涵盖了企业经营数据分析的四个关键领域： 1️⃣ 数据治理：强调了数据治理在企业运营中的核心地位，通过一系列规范化流程确保数据的准确性和可靠性。 2️⃣ 数据分析：详细介绍了数据分析的方法和工具，帮助企业从数据中提取有价值的信息，洞察市场趋势。 3️⃣ 数据应用：展示了数据分析在企业经营中的实际应用，通过数据驱动决策，精准把握市场机会，制定有效战略。 4️⃣ 数据工具：介绍了多种数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习等，助力企业构建高效的数据分析体系。

统计生必备！这些找数据神器你一定要知道嘿，大家好！今天来给大家分享一些统计生找数据的神器！无论是写比赛报告、实践作业，还是以后工作，数据都是离不开的。我发现很多同学只知道用统计局，其实还有很多宝藏找数据的方式哦~ 首先，推荐大家去中国国家统计局官网，数据更新及时，内容也很全面。还有，如果你们有数据挖掘的需求，可以去数据堂看看，里面有很多高质量的数据集。另外，阿里云、腾讯云这些云平台也有一些数据集可以下载，适合做数据分析的同学。最后，别忘了Python的爬虫功能，也是找数据的好帮手！当然，具体怎么用还是要看个人需求和技能水平啦~ 总之，找数据的方式有很多，大家可以根据自己的需求来选择。希望这些小技巧能帮到你们，赶紧收藏起来吧！如果你还有其他找数据的途径，欢迎在评论区分享哦~

临床数据分析的三大争议：如何权衡？临床数据分析是医学研究的核心，但随着技术的进步和研究方法的多样性，关于如何正确进行数据分析的争议也日益增多。本文将探讨这些争议，分享不同的视角，并提供我的专业意见。 𐟔 争议1：P值的重要性 P值是统计学中用来衡量观察到的效应是否偶然发生的指标。然而，近年来，越来越多的研究人员质疑P值的重要性，认为它可能导致误导性的结论。传统观点：P值小于0.05意味着观察到的效应是统计显著的，不太可能是偶然发生的。批判观点：P值只是一个指标，不能单独用来确定效应的重要性或临床相关性。我的意见：P值是一个有用的工具，但应该与其他统计指标（如效应量）结合使用，并在临床背景中解释。 𐟓Š 争议2：数据挖掘 vs. 原始假设随着大数据和计算能力的增强，数据挖掘成为了一个热门话题。但是，这种方法是否比基于原始假设的传统方法更好？传统观点：研究应该基于明确的假设，并进行预先计划的分析。批判观点：数据挖掘可以揭示未知的模式和关系，可能会导致新的发现。我的意见：两种方法都有其优点，关键是要明确研究的目的，并确保分析的透明性和复现性。 𐟔„ 争议3：多重比较的问题在多个比较中进行统计测试可能会增加第一类错误的风险（即错误地拒绝了正确的零假设）。传统观点：应该对P值进行校正，以考虑多重比较的影响。批判观点：过度校正可能会增加第二类错误的风险（即错误地接受了错误的零假设）。我的意见：应该权衡两种错误的风险，并在研究设计阶段考虑这一问题。 𐟒Š 案例研究：抗抑郁药物的效果在一个关于新型抗抑郁药物的临床试验中，研究人员使用了多种统计方法来分析数据。传统的P值分析显示，新药物的效果是统计显著的。然而，当考虑到多重比较的影响后，这一结论不再成立。此外，数据挖掘揭示了新药物与某些患者特征之间的潜在交互作用，这在原始分析中被忽略了。这个案例研究表明，选择合适的统计方法是非常重要的，不同的方法可能会导致不同的结论。 𐟓 结论临床数据分析是一个复杂的领域，存在许多争议和挑战。作为研究人员，我们应该努力保持开放的态度，不断学习和适应新的方法，同时确保我们的分析是透明和可靠的。

Power BI是微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。Power BI在推出后的短时间内就受到众多企业的青睐和广泛使用，未来掌握Power BI工具的应用、借助其对企业数据进行分析、找寻企业运营中的问题，从而辅助管理层进行决策将成为职场人士的必备技能。 Power BI的应用场景有很多，比如： 1.有大量重复性的手工整理数据工作：定期从系统抓取数据，需要对格式做重复性修改(改格式、分列、去重、合并等)；数据量较大（超百万行数据），Excel崩溃和卡顿；多个数据源手工复制粘贴来合并，多表数据合并到一张表中。 2.周期性报告的需求多变：时间、产品、渠道、地域等维度变化导致报告重做；定期地按周、月、季度制作KPI和仪表板展示数据。 3.需要用数据可视化来讲故事：Excel图形无法满足需求；修改坐标、颜色、数据标签工作耗时；需要交互式多角度分析；希望别人在手机或平板电脑上也可以阅读。如何提升方面提升的知识与能力？建议以下方向： 1 轻松一点、完美呈现-Excel VBA高效办公 2 Python数据分析与数据挖掘实战 3 当“喉舌”遇上自媒体—互联网下的企业内刊和自媒体管理 4 固定资产管理培训 5 现代企业档案管理全流程专业规范与业务实操实务 6 公文总动员—常用公文的写作技巧 7 Excel达人之高效数据分析 8 PPT达人之工作汇报完美呈现 9 Word达人之高效排版与应用 10 WPS职场高效办公指南 11 Office三剑客轻松解决办公杂症 12 高效运用Excel，商务办公“快准全” 13 轻松玩转Excel函数，高效进行商业数据处理 14 小白变专家——PPT实战设计指南 15 速成工作型PPT，为展示锦上添花 16 自助服务——Power BI大数据可视化解决方案 17 Xmind思维导图 18 融会贯通——高效职场办公软件课程 19 有理有数-大数据时代Excel数据分析运用 20 Excel2010公式与函数实战应用 21 Illustrator各种插图的绘制技巧 22 PPT精美制作高效演示#企业培训# 以上均为内训课题。来源：智朔咨询（公众号：智朔咨询）编辑：小智星

数据分析学习指南：从零到一的进阶之路最近有不少小伙伴问我，如何从零开始学习数据分析，有没有什么好的学习路径或者参考建议。其实，我觉得想要真正掌握数据分析能力，最直接的方法就是考一个BDA数据分析师证书。这不仅是一个实实在在的技能证明，还能在找工作或者升职加薪时派上用场。正好我最近整理了一些之前的学习资料，就决定分享给大家，希望能帮到你们。下面是我总结的学习路径，大家可以参考一下：基础阶段：Excel入门与进阶 𐟓Š 语法基础：Python基础语法 𐟒𛊦•𐦍“掌握：MySQL数据库操作 𐟔犧𝑧𛜤𘎥𙶥‘：Python网络编程和并发 𐟌 高级编程：Python高级编程技巧 𐟚€ 数据结构与算法：掌握基本的数据结构和算法 𐟓š 操作系统：Linux操作系统基础 𐟖寸数据分析工具：Numpy、Pandas 𐟓ˆ 数据可视化：Matplotlib、Seaborn 𐟎芦•𐦍†析工具：Excel进阶 𐟓Š 数据分析工具：Tableau、SPSS 𐟓Š 海量数据存储：大数据存储解决方案 𐟒𞊦•𐦍“库：数据仓库管理 𐟏튥ˆ†布式分析计算：Spark框架 𐟌 数据挖掘算法：数据挖掘常用算法 𐟔 流式数据分析：Flink框架 𐟌Š 实战项目：实际项目实战演练 𐟔犊这条学习路径其实有点长，特别是对于完全没有接触过数据分析的小伙伴来说，难度还是挺大的。所以我建议大家可以考虑报班学习，这样更高效。把时间浪费在前端不如早点考下证书，享受成功的喜悦。万事开头难，但只要你坚持下去，成功后的成就感会让你觉得一切都是值得的。希望这些建议能帮到你们，祝大家学习顺利！𐟓š

爱丁堡数据科学，10大职业方向！嘿，大家好！今天我们来聊聊爱丁堡大学数据科学专业的毕业生们未来可能从事的10个职业方向。这些方向不仅多样化，而且薪资也很吸引人哦！𐟓– 数据科学家 𐟓Š 年薪范围：⣴0,000-⣱00,000 你需要掌握统计学、数据分析、数据可视化和机器学习等专业知识。简单来说，就是处理和解读数据，然后转化为有价值的洞察。数据工程师 𐟛 ️ 年薪范围：⣳5,000-⣹0,000 你需要了解数据架构、数据建模、数据流和数据库管理。简单来说，就是负责数据的收集、存储和处理，确保数据的质量和可用性。机器学习工程师 𐟤– 年薪范围：⣵0,000-⣱20,000 你需要掌握机器学习、数据挖掘、算法设计和统计学。简单来说，就是通过机器学习算法来预测和优化各种系统。数据分析师 𐟓ˆ 年薪范围：⣳0,000-⣶0,000 你需要掌握数据处理、数据挖掘、数据可视化和统计学。简单来说，就是通过数据分析来发现数据中的模式和趋势。人工智能工程师 𐟤– 年薪范围：⣴5,000-⣱20,000 你需要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。简单来说，就是通过人工智能技术来改进各种应用和服务。商业分析师 𐟓Š 年薪范围：⣳0,000-⣶0,000 你需要掌握商业分析、市场研究和数据分析。简单来说，就是通过数据分析来帮助企业做出更好的商业决策。数据可视化工程师 𐟎芥𙴨–ꨌƒ围：⣳0,000-⣷0,000 你需要掌握数据可视化、UI设计和交互设计。简单来说，就是通过视觉化的方式来展示数据，让数据更易于理解。数据挖掘工程师 𐟔 年薪范围：⣴0,000-⣸0,000 你需要掌握数据挖掘、机器学习和统计学。简单来说，就是通过数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的有价值信息。大数据架构师 𐟏—️ 年薪范围：⣶0,000-⣱50,000 你需要掌握大数据技术、数据架构设计、数据库管理和系统管理。简单来说，就是负责构建和管理大规模的数据系统。金融数据科学家 𐟒𜊥𙴨–ꨌƒ围：⣵0,000-⣱20,000 你需要掌握金融学、数据分析和量化分析。简单来说，就是通过数据分析来帮助金融机构做出更好的投资和风险管理决策。这些职业方向只是冰山一角，爱丁堡大学的数据科学专业毕业生们有着无限的可能性和机会！无论你选择哪个方向，都要继续学习和进步哦！𐟌Ÿ

00后数据分析新星的成长之路嘿，大家好！今天我想和你们分享一个令人惊叹的故事，关于一个00后小姑娘在数据分析领域的杰出表现。尽管她年纪轻轻，但她的见解和成就却让人刮目相看。下面是她分享的一些学习心得：数据分析所需的知识和技能 𐟓Š 要成为一名优秀的数据分析师，你需要掌握以下知识和技能：统计分析：包括大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归以及预测。可视化辅助工具：Excel、BI工具、Python。大数据处理框架：Hadoop、Storm、Spark。数据库：SQL、MySQL、DB。数据仓库：SSIS、SSAS。数据挖掘工具：Matlab、R语言、Python。人工智能：机器学习。挖掘算法：数据结构和一致性。编程语言：Java、Python。数据分析的主要学习路线 𐟕𘊅xcel：观看王佩丰的 "Excel 24讲"。关注"Papaya老师课堂"。学习戴师兄的《Excel基础操作|常用函数大厂周报》。定期查缺补漏和复习。 SQL：学习尚硅谷的 "HiVE教程"。掌握黎曼的猜想的《MySQL基础+高级教程》。跟着戴师兄学习《SQL入门实战|云端数据库搭建》。阅读《MySQL必知必会》。快速入门SQL，可以参考牛客网。统计学：观看戴师兄的《系统认识数据分析》。学习《重新认识数据分析》。阅读《深入浅出数据分析》这本书。学习可汗学院的统计学课程。关注36氪、简书、人人都是产品经理等网站。 BI工具：掌握Power BI，可以参考孙兴华的课程《Power BI基础》和《Power BI函数》。学习Tableau，可以参考孙在阳和戴师兄的教程，以及未明学院的《Tableau零基础教材》。总结 ✅ 在当前的就业环境中，拥有技术傍身是获得高薪工作的关键。所以，想要实现经济自由的女生，不妨考虑迈出数据分析领域的第一步！𐟒ꊊ希望这些信息对你们有所帮助，让我们一起努力，成为数据分析领域的佼佼者！

「读书，我们是认真的超话」跨行业标准数据挖掘流程（CRISP-DM）第四阶段（中）（接上周三文）因此说，科学家为了让计算机更加的智能，胜任并顶替人类自身的某些工作，而设计模拟了生物特别是人类神经网络系统的运行方式。反过来，就如哈佛大学教授、眼科学及脑神经科学家理查德ⷩ鬦–聾𐦉€表述：“现如今，神经科学家能回过头来从计算机那里学习大量有关大脑的知识，反之亦然。这是一条很棒的双向道——研究者交叉协作来理解感知。”所以现在科学家可以模拟大脑神经网络来设计芯片电路，也可以模仿心智使用神经网络系统的方式用数据来训练并创建新的算法模式如深度学习算法；也可以沿着这条双向道来理解体察我们自己心智的运行方式和思维模式。以上太过专业，我就不再细说了，我还是学与自己生活相关，还从自己经常处理的超市购物数据集说起吧。我们的生活必需品包括：柴米油盐酱醋茶，水果、蔬菜、肉蛋奶，化妆品、清洁、锅碗瓢盆，等等涉及生活的各个方面，复杂又琐碎。通常，不管是线上还是线下，我都是去超市采购，都会面对购物数据集，包含有商品名称、数量、单价、计价单位、总价、合计等多个属性，我们分析数据，就是从自己掌握的各种算法中我们搜索或联想新创有用的算法（通常是自己常用的几种算法加减乘除等），用于创建令自己满意的可用方法模式，来解决实际问题。比如将自己的预算与合计比较、将总价排序、公斤换算为市斤、需求程度排序、优惠力度等等，来创建自己满意的购物算法模式。所以说，像购物、说话等等日常的生活，都可以从AI智能体的算法模型中得到启示，那些原本模糊的心智思维模式和研究心智的学科也得到了促进发展，像心理学、神经科学、生物学等学科里出现新理论，不断地出现信息科学和计算机科学里具有的新概念、新逻辑方式，如斯蒂文ⷥ𙳥…‹的心智计算理论、赫伯特ⷨ忨’™的认知心理学、克雷格ⷦ–‡特尔等基因组学家们的生物计算理论，等等，并且人们逐步达成共识，并开始使用这些理论来理解人类自我心智特征及其思维逻辑。就如雷ⷥ𚓥…𙩟楰”在《生物计算》中的表述：“信息技术正在包围所有有价值的东西，从生物学到音乐到脑科学。尽管我们大脑里的有些信息是模拟的，并不全是数据的,但我们依然可以用数学来给它建模。如果能用数学建模，我们就能进行模拟，就可以进一步对大脑进行反向工程。”「热点共创激励」「带着微博去旅行」「微博旅游摄影大赛」