数据挖掘

对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。

数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路！

30个最好的数据可视化工具推荐

文本分析的本质是从给定文本中获取高质量、有用信息的自动化过程，其一般步骤为：数据采集、数据清洗、文本挖掘分析、可视化分析。

今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”，让您能够抛开概念了解本质！

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

虽然自己从事数据工作15年之久，但近几年大数据的工作对于自己的心态影响还是蛮大的，即使听取的东西只有5%是新的，还是能集中精力，把这5%大家讲的、PPT里面说得好的东西抠出来，然后发给团队学习。

中国正面临着大数据人才的短缺。在整个员工人口中，0.23％的人员占据了大数据。在美国，韩国，芬兰和以色列，大数据专业人数分别约为0.41％，0.43％，0.84％和1.12％。

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。

互联网寒冬，大数据行业岗位一枝独秀。2019年，大数据方面的人才年薪到底有多高？

本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。

数据科学家。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。

2018年10月，由DataHunter主办的首届数据可视化之星大赛火热开启！即日起至11月18日，通过DataHunter数据可视化分析平台制作并提交看板，就有机会成为DataHunter产品代言人，更有万元大奖等你拿！

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