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先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。
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数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。
找资料学习PASCAL语言,PASCAL功能强大,语言风格严谨,对于培养严密的思维、逻辑能力有好处。数据挖掘目前在中国尚未流行开来,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实,不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习,建议报培训机构。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。
统计知识 在做数据分析,统计的知识肯定是需要的,Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。
关于数据挖掘,要看个人的追求,如果追求实用,需要找实际的项目去做。
1、MySQL基础:MySQL安装、MySQL体系结构,SQL,MySQL管理维护。数据备份与恢复,常用的引擎:MyISAM、Innodb、NDB等。数据库设计优化,一个好的MySQL系统,往往从设计开始。SQL优化,参数优化,监控,安全等。
2、自己在windows和linux上安装了mysql,自学linux的基础知识,学习mysql的最基础的知识,即怎么写sql,存储过程,表的设计等,从0到熟悉大概花了3个月,推荐《mysql入门很简单》。
3、入门的话可以先看《mysql必知必会》,熟悉基本操作。想深入的话可以再看看《mysql权威指南》《高性能mysql》等,不过我是建议熟悉操作后先去看看《数据库原理与设计》诸如此类的,掌握好数据库的整套理论。
4、学习数据库的SQL语句,每个数据库基本上上不多,但是都有自己的不同,有的时间类型用‘’标识有的用#等。
5、大多数主流关系数据库都支持ODBC等多种接口规范,凡是有支持这种接口规范的库的语言,就都可以做前台开发,比如C/C、JAVA、C#。另外Win7支持的数据库包括MySQL、SQLServer、Oracle等主流数据库。
如果我们做数据挖掘的话,就要重视数学知识,数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。这些都是学习数据挖掘的基本功。
要想深入学习,建议报培训机构。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。
找资料学习PASCAL语言,PASCAL功能强大,语言风格严谨,对于培养严密的思维、逻辑能力有好处。数据挖掘目前在中国尚未流行开来,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
学习需要坚持,如果还没准备好坚持半年比较枯燥的MySQL之旅,那么就别开始。
自己在windows和linux上安装了mysql,自学linux的基础知识,学习mysql的最基础的知识,即怎么写sql,存储过程,表的设计等,从0到熟悉大概花了3个月,推荐《mysql入门很简单》。
然后,需要选择一个具体的数据库产品学习,比如常见的Access、SQL-Server、MySQL、Oracle、DB2,不同的数据库产品之间区别很大的,每一种数据库都有与之相应的经典书籍,guan 方也有那些入门文档。
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