什么是數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽？1.數(shù)據(jù)挖掘比賽是指在:舉行的從海量數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識(shí)的專(zhuān)業(yè)比賽。2.數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽涉及很多算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類(lèi)回歸

什么是數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽？

1.數(shù)據(jù)挖掘比賽是指在:舉行的從海量數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識(shí)的專(zhuān)業(yè)比賽。

2.數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽涉及很多算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類(lèi)回歸樹(shù)和相關(guān)性分析。

3.數(shù)據(jù)挖掘比賽的內(nèi)容是:反復(fù)觀察數(shù)據(jù)，反復(fù)添加和刪減特征(這需要領(lǐng)域知識(shí)和運(yùn)氣)，反復(fù)嘗試各種模型，進(jìn)行各種嘗試，發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)和知識(shí)。所以工程代碼量會(huì)非常大。

隨著人工智能的發(fā)展，越來(lái)越多的公司開(kāi)始舉辦數(shù)據(jù)挖掘比賽，題目類(lèi)型也越來(lái)越豐富。

有關(guān)大數(shù)據(jù)，有哪些題目？

比如數(shù)據(jù)挖掘，題目大多是一些算法理論。

比如hadoop，題目是hadoop生態(tài)和組件功能。

比如數(shù)據(jù)庫(kù)，題目是數(shù)據(jù)模型和分布式理論。

比如可視化，題目是報(bào)表操作。

數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋?zhuān)?/h2>數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

1.數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的、歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可用于信息管理、查詢(xún)優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，是包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源；也可以是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)，包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至異構(gòu)數(shù)據(jù)。

3.發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)字的、非數(shù)字的或歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可用于信息管理、查詢(xún)優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

數(shù)據(jù)挖掘步驟

在實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘之前，要想好要走什么步驟，每一步要做什么，要達(dá)到什么樣的目標(biāo)。有了好的計(jì)劃，數(shù)據(jù)挖掘才能有條不紊的實(shí)施，才能取得成功。許多軟件供應(yīng)商和數(shù)據(jù)挖掘顧問(wèn)提供了一些數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程模型來(lái)指導(dǎo)他們的用戶(hù)一步一步地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。比如SPSS的5A，SAS的SEMMA。

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程模型的步驟主要包括定義問(wèn)題、建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)、分析數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、建立模型、評(píng)估模型和實(shí)現(xiàn)模型。讓 讓我們具體看看每一步的具體內(nèi)容:

(1)定義問(wèn)題。在知識(shí)的開(kāi)端在發(fā)現(xiàn)之前，第一個(gè)也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問(wèn)題。目標(biāo)一定要有明確的定義，就是決定自己要做什么。例如，當(dāng)你想提高電子郵件的利用率時(shí)，你想做的可能是 "提高用戶(hù)利用率；"or "提高用戶(hù)一次性使用的價(jià)值。為解決這兩個(gè)問(wèn)題而建立的模型幾乎完全不同，你必須做出決定。

(2)建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)的建立包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和數(shù)據(jù)清洗、合并和集成、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)加載和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)。

(3)分析數(shù)據(jù)。分析的目的是找到對(duì)預(yù)測(cè)輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，并決定是否有必要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個(gè)字段，瀏覽和分析這些數(shù)據(jù)將是一件非常耗時(shí)和累人的事情。這時(shí)候你就需要選擇一個(gè)界面好，功能強(qiáng)大的工具軟件來(lái)幫你完成這些事情。

(4)準(zhǔn)備資料。這是建立模型前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步可以分為四個(gè)部分:選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。

(5)建立模型。建模是一個(gè)迭代的過(guò)程。需要仔細(xì)檢查不同的模型，以確定哪種模型對(duì)所面臨的業(yè)務(wù)問(wèn)題最有用。先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，再用剩下的數(shù)據(jù)對(duì)得到的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和驗(yàn)證。有時(shí)會(huì)有第三個(gè)數(shù)據(jù)集，稱(chēng)為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y(cè)試集可能會(huì)受到模型特性的影響，需要一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于模型訓(xùn)練，另一部分用于模型測(cè)試。

(6)評(píng)價(jià)模型。模型建立后，我們必須對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，并解釋模型的價(jià)值。從測(cè)試集中獲得的準(zhǔn)確性?xún)H對(duì)用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有意義。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類(lèi)型以及相關(guān)的開(kāi)銷(xiāo)。經(jīng)驗(yàn)證明，有效的模式不一定是正確的模式。造成這種情況的直接原因是模型建立中隱含的各種假設(shè)，所以直接在現(xiàn)實(shí)世界中對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)是非常重要的。先小范圍應(yīng)用，拿到測(cè)試數(shù)據(jù)，感覺(jué)滿意后再大面積推廣。

(7)實(shí)施。模型建立并驗(yàn)證后，主要有兩種使用方法。首先是給分析師提供參考；二是將該模型應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。