如何从零开始学习大数据分析与挖掘?

最近有很多人参加学习大数据培训的课程,但不知道怎么入手,从哪里开始学习,需要学习哪些东西?对于一个初学者,学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析,学习的步骤思路,可以给大家一个学习的建议。

很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法,需要掌握技术开发,才能把数据挖掘分析做好,实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发,只能让你走火入魔,越走越费劲,并且效果不大。在公司实际工作中,最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据挖掘的学习心得,作者认为学习数据挖掘一定要结合实际业务背景、案例背景来学习,这样才是以解决问题为导向的学习方法。那么,大体上,大数据挖掘分析经典案例有以下几种:

预测产品未来一段时间用户是否会流失,流失情况怎么样;

公司做了某个促销活动,预估活动效果怎么样,用户接受度如何;

评估用户信用度好坏;

对现有客户市场进行细分,到底哪些客户才是目标客群;

产品上线投放市场后,用户转化率如何,到底哪些运营策略最有效;

运营做了很多工作,公司资源也投了很多,怎么提升产品投入产出比;

一些用户购买了很多商品后,哪些商品同时被购买的几率高;

预测产品未来一年的销量及收益。。。。

大数据挖掘要做的就是把上述类似的商业运营问题转化为数据挖掘问题。

一、如何将商业运营问题转化为大数据挖掘问题

那么,问题来了,我们该如何把上述的商业运营问题转化为数据挖掘问题?可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。

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1、分类问题

用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。

2、聚类问题

细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。

3、关联问题

交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。

4、预测问题

我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。

二、用何种工具实操大数据挖掘

能实现数据挖掘的工具和途径实在太多,SPSS、SAS、Python、R等等都可以,但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个,才算学会了数据挖掘?这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。

第一层级:达到理解入门层次

了解统计学和数据库即可。

第二层级:达到初级职场应用层次

数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)

第三层级:达到中级职场应用层次

SAS或R

第四层级:达到数据挖掘师层次

SAS或R+Python(或其他编程语言)

三、如何利用Python学习大数据挖掘

只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓,这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?

1、Pandas库的操作

Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:

pandas分组计算;

pandas索引与多重索引;

索引比较难,但是却是非常重要的

pandas多表操作与数据透视表

2、numpy数值计算

numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:

Numpyarray理解;

数组索引操作;

数组计算;

Broadcasting(线性代数里面的知识)

3、数据可视化-matplotlib与seaborn

Matplotib语法

python最基本的可视化工具就是matplotlib。乍一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。

seaborn的使用

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

pandas绘图功能

前面说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:

机器学习的定义

在这里跟数据挖掘先不做区别

代价函数的定义

Train/Test/Validate

Overfitting的定义与避免方法

5、数据挖掘算法

数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:

最小二乘算法;

梯度下降;

向量化;

极大似然估计;

LogisticRegression;

DecisionTree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、数据挖掘实战

通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。

### 回答1: 如果从零开始学习Python数据分析挖掘,建议先学习Python语言基础,包括变量、数据类型、控制结构、函数、面向对象等。然后再学习常用的数据分析库,如Numpy、Pandas、Matplotlib等,学会如何读取、处理、可视化数据。最后学习数据挖掘算法,如机器学习、线性回归、决策树等。 ### 回答2: Python是很流行的一种编程语言,它有越来越广泛的应用领域,包括数据分析挖掘。如果你想从零开始学习Python数据分析挖掘,以下是一些建议和指导: 1. 学习Python的基础知识。首先,你需要掌握Python的基础语法,包括数据类型、变量、条件语句、循环语句和函数等。建议通过在线课程或Python教材学习这些基础知识。 2. 学习Python的数据分析库。学习Python的数据分析库将帮助你更好地处理和分析数据,并将其转化为可视化结果。建议学习Pandas、NumPy和matplotlib等库。 3. 学习Python的数据挖掘库。学习Python的数据挖掘库将帮助你利用机器学习算法进行预测和分类,以及对数据进行聚类、回归和关联规则挖掘等。建议学习scikit-learn、TensorFlow和Keras等库。 4. 完成数据分析挖掘项目。通过实际项目的实践,你可以更好地了解如何应用Python进行数据分析挖掘。可以通过参加数据科学比赛或自己动手处理实际困难项目来获得经验。 5. 加入Python数据分析挖掘社区。在Python社区中,你可以接触到更多的专业人士和探索最新技术。建议参加Python Meetup或加入在线社区,如Reddit或Kaggle等。 总之,要从零开始学习Python数据分析挖掘,你需要学习Python基础知识、数据分析挖掘库,并通过实际项目和社区参来获得经验和知识。这是一个充满挑战和机会的领域,只有不断学习和实践才能取得进步。 ### 回答3: 学习Python数据分析挖掘需要掌握Python语言的基础知识以及数据科学的基本理论。首先,我们需要学会Python语法和基本数据类型,包含变量、列表、字典、元组、字符串和控制流等基础知识。随后,需要学习Python面向对象编程,包括类和对象等概念。掌握这些基础知识后,我们就可以进入数据科学的领域,学习一些统计学和数学基础知识,如概率论、线性代数和微积分等。 在学习Python数据分析挖掘的过程中,我们需要了解和掌握一些常用的数据处理和分析库,例如Pandas、NumPy和Matplotlib等。其中,Pandas库是数据分析过程中最常用的应用之一,主要用于数据清洗、组合和转换。NumPy库则是实现数值计算和科学计算的重要库,可以处理高维数组和矩阵运算等重要任务。Matplotlib库则是Python中最有名的绘图库,可以实现各种类型的数据可视化操作。 在数据挖掘和机器学习方面,我们需要了解和掌握一些算法和工具,例如聚类、分类和回归等常用的机器学习算法,以及Scikit-learn、TensorFlow和Keras等常用的机器学习框架。 总之,学习Python数据分析挖掘需要有系统性的学习和实践,需要注重基础知识的掌握和理解、常用库和工具的应用和实践、以及实际问题的解决方案。只有这样才能在数据科学领域获得更加深入的了解和技术的提升。
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