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大數據和數據挖掘有什么區別 如何利用python進行數據挖掘

時間:2019-07-18 14:02:05??來源:編程網??作者:IT培訓網??已有:名學員訪問該課程
大數據和數據挖掘一樣嗎?一些人認為這是一樣的,其實則不然,大數據和數據挖掘是兩個不同的概念,兩者是兩回事,這兩個術語用于這種操作的兩個不同元素,它們都涉及使用大型數據集來處理為企業或其他接收者提供服務的數

大數據和數據挖掘一樣嗎?一些人認為這是一樣的,其實則不然,大數據和數據挖掘是兩個不同的概念,兩者是兩回事,這兩個術語用于這種操作的兩個不同元素,它們都涉及使用大型數據集來處理為企業或其他接收者提供服務的數據的收集或??報告。下面就來聊聊兩者有什么不同之處?如何利用python進行數據挖掘呢?

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大數據和數據挖掘有什么區別?

大數據是大數據集的術語。大數據集是那些超過早期使用的簡單數據庫和數據處理體系結構的數據集,當大數據更昂貴且更不可行時。例如,太大而無法在 Microsoft Excel 電子表格中輕松處理的數據集可稱為大數據集。

數據挖掘是指通過大數據集查找相關或相關信息的活動。這種類型的活動實際上是舊公理“尋找大海撈針”的一個很好的例子。這個想法是企業收集大量數據,這些數據可能是同質的或自動收集的。決策者需要從這些大型集合中訪問更小,更具體的數據。他們使用數據挖掘來發現信息,這些信息將為領導層提供信息并幫助規劃企業的課程。

數據挖掘可以涉及使用不同類型的軟件包,例如分析工具。它可以是自動化的,也可以是大量勞動密集型的,其中個體工作者將特定的信息查詢發送到存檔或數據庫。通常,數據挖掘是指涉及返回目標和特定結果的相對復雜的搜索操作的操作。例如,數據挖掘工具可以查看數十年的會計信息,以查找特定運營年度的特定費用列或應收帳款。

簡而言之,大數據是資產,數據挖掘是用于提供有益結果的“處理程序”。

很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高深的算法,需要掌握技術開發,才能把數據挖掘分析做好,實際上并非這樣。如果鉆入復雜算法和技術開發,只能讓你走火入魔,越走越費勁,并且效果不大。在公司實際工作中,最好的大數據挖掘工程師一定是最熟悉和理解業務的人。對于大數據挖掘的學習心得,IT培訓網認為學習數據挖掘一定要結合實際業務背景、案例背景來學習,這樣才是以解決問題為導向的學習方法。

如何利用Python學習大數據挖掘?

只要能解決實際問題,用什么工具來學習數據挖掘都是無所謂,這里首推Python。那該如何利用Python來學習數據挖掘?需要掌握Python中的哪些知識?

1、Pandas庫的操作

Panda是數據分析特別重要的一個庫,我們要掌握以下三點:

pandas 分組計算;

pandas 索引與多重索引;

索引比較難,但是卻是非常重要的

pandas 多表操作與數據透視表

2、numpy數值計算

numpy數據計算主要應用是在數據挖掘,對于以后的機器學習,深度學習,這也是一個必須掌握的庫,我們要掌握以下內容:

Numpy array理解;

數組索引操作;

數組計算;

Broadcasting(線性代數里面的知識)

3、數據可視化-matplotlib與seaborn

Matplotib語法

python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像,要搞清楚二者的關系是什么,這樣學習起來才會比較輕松。

seaborn的使用

seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。

pandas繪圖功能

前面說過pandas是做數據分析的,但它也提供了一些繪圖的API。

4、數據挖掘入門

這部分是最難也是最有意思的一部分,要掌握以下幾個部分:

機器學習的定義

在這里跟數據挖掘先不做區別

代價函數的定義

Train/Test/Validate

Overfitting的定義與避免方法

5、數據挖掘算法

數據挖掘發展到現在,算法已經非常多,下面只需掌握最簡單的,最核心的,最常用的算法:

最小二乘算法;

梯度下降;

向量化;

極大似然估計;

Logistic Regression;

Decision Tree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、數據挖掘實戰

通過機器學習里面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。

上述可見,大數據和數據挖掘是完全不同的,掌握一定的學習技巧,深入一門學習,理清的大數據挖掘學習思路邏輯,這還僅僅是開始,在通往數據挖掘師與數據科學家路上,還要學習文本處理與自然語言知識、Linux與Spark的知識、深度學習知識等等,我們要保持持續的興趣來學習數據挖掘,為今后的發展鋪平道路。

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