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文本挖掘的基本步驟 數(shù)據(jù)挖掘類(lèi)職位需要學(xué)習(xí)java嗎?

數(shù)據(jù)挖掘類(lèi)職位需要學(xué)習(xí)java嗎?我從事軟件開(kāi)發(fā)一年了,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘也有一定的了解。首先,數(shù)據(jù)挖掘的工作是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用數(shù)學(xué)方法找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。因此,數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)是針對(duì)不同的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)挖掘類(lèi)職位需要學(xué)習(xí)java嗎?

我從事軟件開(kāi)發(fā)一年了,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘也有一定的了解。首先,數(shù)據(jù)挖掘的工作是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用數(shù)學(xué)方法找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。因此,數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)是針對(duì)不同的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法,以達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘的目的。算法設(shè)計(jì)完成后需要實(shí)現(xiàn)。Python和R語(yǔ)言是數(shù)據(jù)挖掘中常用的語(yǔ)言,Java也可以使用。數(shù)據(jù)挖掘的位置不能學(xué)Java,當(dāng)然,學(xué)習(xí)沒(méi)有問(wèn)題,藝術(shù)沒(méi)有壓力。

以上為個(gè)人看點(diǎn),歡迎不同意見(jiàn)、交流。

數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)哪些比較好?

Rapid miner是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺(tái),為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、文本挖掘和預(yù)測(cè)分析提供集成環(huán)境。程序是用Java編程語(yǔ)言編寫(xiě)的。

2. Python]Python是一種免費(fèi)的開(kāi)源語(yǔ)言,易于學(xué)習(xí)和使用。許多用戶(hù)發(fā)現(xiàn),他們可以在幾分鐘內(nèi)開(kāi)始構(gòu)建數(shù)據(jù),并進(jìn)行極其復(fù)雜的相關(guān)性分析。只要您熟悉變量、數(shù)據(jù)類(lèi)型、函數(shù)、條件語(yǔ)句和循環(huán)等基本編程概念,最常見(jiàn)的業(yè)務(wù)用例數(shù)據(jù)可視化就非常簡(jiǎn)單。

3. [kaggle

kaggle是世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)者社區(qū)。Kaggle最初是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽,但現(xiàn)在它已經(jīng)逐漸成為一個(gè)基于公共云的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。Kaggle是一個(gè)幫助解決問(wèn)題、招募強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)和提升數(shù)據(jù)科學(xué)力量的平臺(tái)。

4. 它是Oracle高級(jí)分析數(shù)據(jù)庫(kù)的代表。市場(chǎng)領(lǐng)先的公司利用它最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛力,并作出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)算法,鎖定最佳客戶(hù)。此外,它還可以識(shí)別異常情況和交叉銷(xiāo)售機(jī)會(huì),以便用戶(hù)可以根據(jù)自己的需要使用不同的預(yù)測(cè)模型。此外,它還按需要定制客戶(hù)肖像。