數(shù)據(jù)挖掘有哪些研究方向 從事數(shù)據(jù)挖掘工作有前途嗎

數(shù)據(jù)挖掘包括哪些方向，數(shù)據(jù)挖掘方面還有什么研究方向嗎？數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域比較有前景的方向有哪些，數(shù)據(jù)挖掘的職業(yè)發(fā)展方向是什么啊？數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及哪些技術(shù)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘以后就業(yè)方向是什么？

本文導(dǎo)航

• 數(shù)據(jù)挖掘前景如何具體有哪些
• 數(shù)據(jù)挖掘有沒有前途
• 數(shù)據(jù)挖掘到底有前途嗎
• 從事數(shù)據(jù)挖掘工作有前途嗎
• 數(shù)據(jù)挖掘四大技術(shù)
• 從事數(shù)據(jù)挖掘有前途嗎

數(shù)據(jù)挖掘前景如何具體有哪些

應(yīng)該是有很多方向的吧，大體可以分類為

1. 計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的方向，比如提高機(jī)器處理性能等。

2. 算法方向，關(guān)于算法的修正和提升等

3. 應(yīng)用方向，比如商業(yè)中應(yīng)用，政府中應(yīng)用，制造業(yè)中應(yīng)用等。

數(shù)據(jù)挖掘有沒有前途

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域主要包括以下方面：基礎(chǔ)理論研究(規(guī)則和模式挖掘、分類、聚類、話題學(xué)習(xí)、時(shí)間空間數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方法，監(jiān)督、非監(jiān)督、半監(jiān)督等)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和大規(guī)模圖挖掘(圖模式挖掘、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)估計(jì)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘、網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析、網(wǎng)絡(luò)信息傳播、社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，社交推薦(信息、好友等))、大數(shù)據(jù)挖掘(算法的并行、分布式擴(kuò)展、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合挖掘等)。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用(醫(yī)療、教育、金融等)。研究熱點(diǎn)是大數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模圖挖掘。

下面，在說一下什么是大數(shù)據(jù)挖掘，它跟傳統(tǒng)的方法其本質(zhì)區(qū)別是什么?大數(shù)據(jù)挖掘可以分為三點(diǎn)：算法的擴(kuò)展、分布式框架開發(fā)、多源數(shù)據(jù)融合分析。通過閱讀KDD’13，KDD’14，幾篇KDD’15的big data session中的文章，幾乎百分之百的文章都提到了算法的scalability。由此可見，現(xiàn)今大數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)算法的本質(zhì)區(qū)別在于算法的可擴(kuò)展性。換句話說，現(xiàn)在研究的算法在不僅僅能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，當(dāng)數(shù)據(jù)增加時(shí)也具有較大范圍內(nèi)的適合。算法的擴(kuò)展，我理解為兩個(gè)方面：scale out-縱向擴(kuò)展以及scale up-橫向擴(kuò)展?？v向擴(kuò)展最要在算法底層、良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)或者并行設(shè)計(jì)方面。橫向擴(kuò)展主要指算法的分布式技術(shù)實(shí)現(xiàn)(自己編寫分布式算法或者基于現(xiàn)有分布式框架實(shí)現(xiàn))。這里所說的“大數(shù)據(jù)”，在不同的挖掘領(lǐng)域(文本、圖結(jié)構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量是不同的。對(duì)文本來說，幾百萬個(gè)樣本可能就是“大數(shù)據(jù)”;對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來說，千萬個(gè)樣本，幾十維、幾百維(MB/GB)就是“大數(shù)據(jù)”;對(duì)大規(guī)模圖挖掘來說，千萬級(jí)節(jié)點(diǎn)、億級(jí)邊(GB)，也是“大數(shù)據(jù)”;對(duì)圖像數(shù)據(jù)，百萬級(jí)圖像(TB)完全可以稱得上“大數(shù)據(jù)”。那么，要做算法的可擴(kuò)展性是不是必須用到并行技術(shù)、分布式編程技術(shù)?答案是一般需要，但并不絕對(duì)。算法如果做到了極致，單臺(tái)計(jì)算機(jī)也能處理“大數(shù)據(jù)”問題，比如：TurboGraph: A Fast Parallel Graph Engine Handing Billion-Scale Graphs in a Single PC. 文章僅僅在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上利用線程并行(多核)實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)集群完成的工作。有些文章是用MATLAB來完成的實(shí)驗(yàn)(Comparing apples to oranges: a scalable solution with heterogeneous hashing、Fast Flux Discrimination for Large-Scale Sparse Nonlinear Classification、Online Chinese Restaurant Process)、有些文章是利用hadoop集群來完成實(shí)驗(yàn)、有些是利用C/JAVA語言編寫分布式程序?qū)崿F(xiàn)、有些是利用多核CPU的多線程并行實(shí)現(xiàn)?？梢?，算法的實(shí)現(xiàn)方式不重要，重要的是算法具有scalability。多源數(shù)據(jù)融合以及挖掘分析也可以稱得上大數(shù)據(jù)挖掘，可能不見得數(shù)據(jù)集有非常大，但是通過多種數(shù)據(jù)的融合發(fā)現(xiàn)了之前完成不了的事情、或者之前完成效果不好的事情。比如：heterogeneous hashing文章用了兩個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)集(text、image)進(jìn)行relation-aware分析。特別是微軟亞洲研究院在KDD’13 上的U-Air: When Urban Air Quality Inference Meets Big Data，這篇文章就是融合了5個(gè)數(shù)據(jù)集(氣象數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、POI數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、軌跡數(shù)據(jù))，利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了融合分析，得到了較好的效果并進(jìn)行了商業(yè)應(yīng)用。附注：個(gè)人認(rèn)為算法也應(yīng)該考慮擴(kuò)展性，在面臨數(shù)據(jù)集增加時(shí)，看看是否還會(huì)能達(dá)到高效地預(yù)測結(jié)果。

總結(jié)：在大數(shù)據(jù)研究中，更多的是偏理論算法的研究?？梢赃@樣說，數(shù)據(jù)挖掘本身就是跟數(shù)據(jù)打交道，在特定情況下(數(shù)據(jù)集較大時(shí)或不斷增加時(shí))，數(shù)據(jù)挖掘的任何一個(gè)研究點(diǎn)都可能會(huì)遇到“大數(shù)據(jù)”問題。所以，真正需要做的是找準(zhǔn)一個(gè)問題，利用傳統(tǒng)方法進(jìn)行挖掘，并測試在大規(guī)模數(shù)據(jù)集下傳統(tǒng)算法是否可行，如果不可行，提出算法的改進(jìn)版或者自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè)新的、具有可擴(kuò)展性的算法，這就是大數(shù)據(jù)研究的過程(也包括異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析)。

數(shù)據(jù)挖掘到底有前途嗎

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域比較有前景的方向有哪些？數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)的途徑從我看來有以下幾種，（注意：所說的數(shù)據(jù)挖掘不包括數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫管理員的角色）。A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業(yè)，主要研究算法、應(yīng)用等)B：做程序開發(fā)設(shè)計(jì)（在企業(yè)做數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)程序算法的實(shí)現(xiàn)等）C：數(shù)據(jù)分析師（在存在海量數(shù)據(jù)的企事業(yè)單位做咨詢、分析等）目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類:· 1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢，商務(wù)智能，出分析報(bào)告。· 2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析?！?3）科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來應(yīng)用

從事數(shù)據(jù)挖掘工作有前途嗎

數(shù)據(jù)挖掘未來的職業(yè)發(fā)展方向主要有科研、程序開發(fā)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析師等。

數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)的途徑主有以下幾種：
（1）做一些具有大數(shù)據(jù)的管理咨詢行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析師需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計(jì)分析）工具 。
（2）在企業(yè)負(fù)責(zé)程序設(shè)計(jì)開發(fā)。程序設(shè)計(jì)開發(fā)：主要是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)有的算法和研發(fā)新的算法以及根據(jù)實(shí)際需要結(jié)合核心算法做一些程序開發(fā)實(shí)現(xiàn)工作。
（3）在大學(xué)、科研單位或者企業(yè)之中進(jìn)行科研工作，研究算法應(yīng)用之類的項(xiàng)目。這里的科研相對(duì)來說比較概括，屬于技術(shù)型的相對(duì)高級(jí)級(jí)別，也是前面兩者的歸宿，那么相應(yīng)的也就需要擁有前兩者的必備基礎(chǔ)知識(shí)。
數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員需要掌握的技能：
現(xiàn)在各個(gè)公司對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘崗位的技能要求偏應(yīng)用多一些。應(yīng)用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預(yù)測)，農(nóng)業(yè)(行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測)，網(wǎng)絡(luò)日志(網(wǎng)頁定制)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫(yī)藥等方面。

想要了解數(shù)據(jù)挖掘的職業(yè)發(fā)展方向，推薦上CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程以項(xiàng)目調(diào)動(dòng)學(xué)員數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱媚芰Φ膱鼍笆浇虒W(xué)為主，在講師設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)場景下由講師不斷提出業(yè)務(wù)問題，再由學(xué)員循序漸進(jìn)思考并操作解決問題的過程中，幫助學(xué)員掌握真正過硬的解決業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)挖掘能力。這種教學(xué)方式能夠引發(fā)學(xué)員的獨(dú)立思考及主觀能動(dòng)性，學(xué)員掌握的技能知識(shí)可以快速轉(zhuǎn)化為自身能夠靈活應(yīng)用的技能，在面對(duì)不同場景時(shí)能夠自由發(fā)揮。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

數(shù)據(jù)挖掘四大技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有很多種，按照不同的分類有不同的分類法，大致有十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)。

1、統(tǒng)計(jì)技術(shù)
2、關(guān)聯(lián)規(guī)則
3、基于歷史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
4、遺傳算法GA(Genetic Algorithms)
5、聚集檢測
6、連接分析
7、決策樹
8、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9、粗糙集
10、模糊集
11、回歸分析
12、差別分析
13、概念描述
由于人們急切需要將存在于數(shù)據(jù)庫和其他信息庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的知識(shí)，因而數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是一門新興的、非常重要的、具有廣闊應(yīng)用前景和富有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域，并應(yīng)起了眾多學(xué)科(如數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、高性能計(jì)算機(jī)等)研究者的廣泛注意。隨著數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)一步發(fā)展，它必然會(huì)帶給用戶更大的利益。

如果對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)有疑問的話，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師的課程，它安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，并根據(jù)輸出的結(jié)果分析業(yè)務(wù)需求，為進(jìn)行合理、有效的策略優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。課程培養(yǎng)學(xué)員硬性的數(shù)據(jù)挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能的同時(shí)，還兼顧培養(yǎng)學(xué)員軟性數(shù)據(jù)治理思維、商業(yè)策略優(yōu)化思維、挖掘經(jīng)營思維、算法思維、預(yù)測分析思維，全方位提升學(xué)員的數(shù)據(jù)洞察力。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

從事數(shù)據(jù)挖掘有前途嗎

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域還是比較有前景的，主要有以下幾個(gè)方向：
1.做科研，可以在高校、科研單位以及各個(gè)企業(yè)從事數(shù)據(jù)挖掘科研人員；
2.做程序開發(fā)設(shè)計(jì)，可以在互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)程序算法；
3.數(shù)據(jù)分析師，在企事業(yè)單位做咨詢、分析等。

目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類:
數(shù)據(jù)分析師：利用各項(xiàng)數(shù)據(jù)在電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢。
數(shù)據(jù)挖掘工程師：在互聯(lián)網(wǎng)、多媒體、電商等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析。
科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來應(yīng)用。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA數(shù)據(jù)師的相關(guān)課程，CDA數(shù)據(jù)分析師課程內(nèi)容兼顧培養(yǎng)解決數(shù)據(jù)挖掘流程問題的橫向能力以及解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力。要求學(xué)生具備從數(shù)據(jù)治理根源出發(fā)的思維，通過數(shù)字化工作方法來探查業(yè)務(wù)問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具還是算法工具，而非“遇到問題調(diào)算法包”。真正理解商業(yè)思維，項(xiàng)目思維，能夠遇到問題解決問題；要求學(xué)生在使用算法解決微觀根因分析、預(yù)測分析的問題上，根據(jù)業(yè)務(wù)場景來綜合判斷，洞察數(shù)據(jù)規(guī)律，使用正確的數(shù)據(jù)清洗與特征工程方法，綜合使用統(tǒng)計(jì)分析方法、統(tǒng)計(jì)模型、運(yùn)籌學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘算法，而非單一的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。真正給企業(yè)提出可行性的價(jià)值方案和價(jià)值業(yè)務(wù)結(jié)果。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。