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2020咨詢工程師職業(yè)資格考試培訓(xùn)教材重點(diǎn)：數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)分析與挖掘

1.概述

信息分析的用途：

定性分析：邏輯推理;

定量分析：建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算，求解。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)分析的工作(階段)有哪些?

(1)選擇數(shù)字特征;

(2)收集并整理數(shù)據(jù);

(3)計(jì)算數(shù)字特征;

(4)建立模型;

(5)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼`差;

(6)利用模型預(yù)測(cè);

(7)評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè)結(jié)果。

記憶：選擇、整理、計(jì)算、建模、檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)

4.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

(1)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)常以萬億或EB衡量，且種類多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎(chǔ)設(shè)施、工具和技術(shù)可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值。

(2)數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析不同，區(qū)別在于：

1)處理工作量;(多與少的區(qū)別)

2)制約條件;(數(shù)據(jù)挖掘不做假設(shè)，自動(dòng)建立方程)

3)處理對(duì)象;(數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο箢愋头倍?

4)處理結(jié)果。(數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不易解釋，著眼于預(yù)測(cè)未來，并提出決策建議)

(3)數(shù)據(jù)挖掘步驟

網(wǎng)絡(luò)信息挖掘具體步驟如下：

1)確立目標(biāo)樣本。

2)提取特征信息。

3)網(wǎng)絡(luò)信息獲取。

4)信息特征匹配。

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（責(zé)任編輯：gx）

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