创业者

做为数据分析师，如果能够学会把AI工具应用到实际的数据分析工作当中，可以把一些重复性很强的工作交给AI来完成，这样数据分析师在提升效率的过程中能够去有更多的时间考虑具有创意的工作。数据分析师可以根据罗列出来需要优化掉的步骤，去考虑针对性的选择使用某些AI工具（这里需要注明：有些重复工作并不是只有AI能够完成，能够减少重复工作的都是可以整理使用）。小公司永远是最多的，而这些小公司的数据分析工作是由公司下发需求，爬虫工程师根据项目去编写爬虫框架，完成外部与内部的数据自动爬取工作。

数据挖掘工具包括商业软件和开源软件两种：商业软件如SAS、SPSS、KNIME等，这些软件功能比较齐全且易上手，但价格昂贵；开源软件如WEKA、RapidMinder、Python等，由于开源软件免费且有着强大的社区支持，因此越来越受到数据挖掘领域的青睐。数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联分析、异常检测、预测等等。数据挖掘课程通常包括：数据预处理、特征选择、特征提取、数据规约、分类方法、聚类方法、关联规则挖掘、异常检测等内容。课程还会介绍如何使用一些工具来实现数据挖掘，如WEKA，RapidMiner等。

自然语言处理是一项多领域交叉的技术，具有广泛的应用和就业前景。

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