Python言語の台頭により、誰もがWeb、クローラー、データ分析、データマイニングなどに非常に興味を持つようになりました。データマイニングの雇用の見通しは？この質問への回答に関しては、誰もが最初にデータマイニングとは何かを知っている必要があります。いわゆるデータマイニングとは、データベース内の大量のデータから、これまで知られていなかった、潜在的に価値のある隠された情報を明らかにする重要なプロセスを指します。
データマイニングは、人工知能、機械学習、パターン認識、統計、データベース、視覚化テクノロジーなど、エンタープライズデータの高度に自動化された分析、誘導的推論の作成、および意思決定者が市場戦略を調整するのに役立つ潜在的なパターンの掘り起こしに基づいています。リスクを軽減し、正しい決定を下します。では、今日の社会では、データマイニングは有望ですか？データマイニングの技術を習得することで、良い仕事をスムーズに見つけることができれば、今日お話しします。
ビッグデータの時代になぜデータマイニングに注意を払う必要があるのでしょうか。データマイニングは、大量のデータを精査して意味のあるパターンとルールを発見するビジネスプロセスです。パターンとルールを発見することになると、それは実際にはビジネスに役立つビジネスプロセスです。私たちがしなければならないのは、ビジネスを容易にすること、または顧客がビジネスを改善する方法を直接支援することです。
大量のデータから意味のあるパターンとルールを見つけます。大量のデータに直面しても、データの取得はもはや障害ではなく、利点です。今日、多くのテクノロジーは、小さなデータセットよりも大きなデータセットで優れたパフォーマンスを発揮します。データを使用して知恵を生み出したり、コンピューターを使用して、質問をしたり問題を解決したりすることができます。パターンとルールの定義：ビジネスに有益なパターンまたはルールを見つけること。パターンを発見するということは、解約する可能性が最も高い顧客として保持活動をターゲットにすることを意味します。これは、顧客数の短期的なメリットだけでなく、顧客価値の中長期的なメリットも考慮して、顧客獲得リソースを最適化することを意味します。
現在、企業はデータマイニングスキルに対する要件が増えています。現在、市場でのポジションは、一般的に、アルゴリズムモデル、データマイニング、データ分析の3つのタイプに分けられます。アルゴリズムモデルの位置は、数学統計の知識に対する要件が最も高く、既存のモデルを研究して改善を提案する必要があり、プログラミング言語に精通していることが最善です。
データマイニングポジションは、アルゴリズムポジションよりも数学統計知識の要件が低くなりますが、数式の導出プロセスを理解し、アルゴリズムの原理を理解し、パラメータの意味を理解し、特定のプログラミング能力と習熟度を持っている数学統計専攻である方が良いです。 javaまたはpythonを使用すると、サードパーティの機械学習ライブラリを呼び出すことにより、業界の要件を満たすコードを記述できます。データ分析のポジションについては、基本的な統計で十分であり、特定のSQLスキルが必要です。つまり、数学とプログラミングの要件は低いですが、ビジネスも要求されます。業界を理解し、ビジネスを理解し、優れたアイデアを思い付くことができる必要があります。 3つのポジションは、それぞれ独自の焦点を持って、互いに協力し、補完する必要があります。
意見補足：
Pythonはプログラマーの生産性を重視しているため、言語自体ではなくロジックに集中できます。午後0時から始まる簡単な検索エンジンを想像できますか？ C ++は明らかに機能しません。
ほとんどの時間は、基本的なデータ構造の実装と言語エラーのデバッグに費やされます。
pythonを使用すると、検索アルゴリズムを真に理解するだけで、その後の実装は非常に簡単です。
pythonは、データマイニングだけでなく、アルゴリズムの研究にも非常に適していると思います。迅速な開発により、プログラム自体に時間を無駄にすることなく、アイデアをすばやく検証できます（1週間のC ++を作成し、多くのポインターエラーを調整し、最終的にアイデア自体が間違っていることに気付くと想像してください...）あなたはすでに正しいアルゴリズムを持っていることを知っています。それをより速く実行するには、C ++でパフォーマンスのボトルネックを書き直してそれを埋め込むだけです。
これまで、pythonがデータマイニングに適しているかどうかに関するこの記事を紹介しました。関連するpythonデータマイニングについては、ZaLou.Cnの以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後、ZaLouをさらにサポートしていただければ幸いです。 Cn！
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