如何挖掘掩藏在繁雜數據背後的信息?
知識
07-27
從數據中抽取信息
從信息中挖掘知識
隨著大數據時代的到來,許多無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的。也正是由此,數據挖掘的重要性日漸凸顯出來。
所謂數據挖掘,一般是指從大型資料庫中將隱藏的預測信息抽取出來的過程,而更為精確的解釋就是「從數據中挖掘知識」。
目前而言,數據挖掘大致分為四個層次:
純粹數據加工:側重於變數的加工和預處理,工具有SQL和SAS base;
傻瓜式挖掘:讓數據挖掘變得入手快且簡單,工具有SAS EM和clementine;
較為自由的挖掘:典型的工具是R和Python;
演算法拆解和自行開發:大多數人會使用Python、C、C 。
可以看出,數據挖掘要學習的內容和軟體很多也很雜,但真的是這樣嗎?
現超級數學建模攜手唐老師以Python和真實數據集為基礎,向大家精心準備《Python數據挖掘實戰》課程。
唐老師將系統講解Python數據科學庫進行數據挖掘、建模和分析的原理及應用,並藉助真實案例帶領大家進行項目實戰,全程還會附送完整的代碼進行課程教學與實戰演練。
相信,你,每天都能感受到能力的提升!
《Python數據挖掘實戰》課程介紹
課程大綱
(共59學時,¥298)
第一章:泰坦尼克號獲救預測(免費試學)
第二章:用戶畫像
第三章:Kaggle數據科學
第四章:Xgboost實戰
第五章:京東購買預測
第六章:房價預測
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