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数据运营：数据的所有者通过数据的分析
第一步:数据准备:（70%时间）· 获取数据（爬虫，数据仓库）· 验证数据· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）· 抽样（大数据时。关键是随机）· 存储和归档第二步:数据观察（发现规律和隐藏的关联）· 单一变量:点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数· 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜· 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图第三步:数据建模· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）第四步:数据挖掘· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）· 大数据考虑用Map/Reduce· 得出结论，绘制最后图表循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。数据为王，业务是核心· 了解整个产业链的结构· 制定好业务的发展规划· 衡量的核心指标有哪些 有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。思考指标现状，发现多维规律· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘 发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。规律验证，经验总结 发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。sc-cpda 数据分析公众交流平台。
数据挖掘包括理论和实践两方面。自己学习是没有办法达到企业招聘要求，因为很多知识点需要实践，如果报名个培训机构就不会存在这种问题，知名的培训机构都有实践课程，推荐选择【达内教育】。数据挖掘的就业前景非常广泛，最重要的作用，是可以帮助企业了解用户。这方面最有代表性的就是电商。通过【大数据】可以分析用户的行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布等，从而进行针对性地推广营销。随着互联网时代的发展，大数据在金融，医疗，交通，电商等多个领域都有应用，近年来人工智能，物联网迅速发展，如电子医疗，智能手环，智能家居等，物联网背景下人们的行为数据会以指数的形式进行增长。所以目前是大数据人才稀缺的状态，因此大数据的就业领域是很宽广，但是对人才的要求都比较高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关数据挖掘的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构已从事19年IT技术培训，并且独创TTS0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的学习。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。
数据分析常见的业务流程包括：需求确认、数据采集、数据分析、数据可视化、分析报告输出等。更加详细的关于数据分析专业的信息和资料，建议到CDA数据分析师平台上看看。
期刊发表的选择是否恰当，对文稿是否能顺利发表起着决定性作用。所以，作者一定要慎重选择相应的期刊投稿。一般来讲，选择期刊应注意以下几个方面：（1）论文的内容要与期刊的学科内容相一致或相关。（2）论文的体裁必须适合所投期刊。（3）论文的学术质量要与期刊的总体学术水平相适应。（4）注意期刊对版面费的要求。( 5 )正确对待编辑的修改建议
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数据分析与知识发现是核心期刊，他原名是《现代图书情报技术》，后面改名叫《数据分析与知识发现》了，但是很多其他的网站还没来得及修改
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论据 是支撑论点的材料，是作者用来证明论点的理由和根据，分为事实论据和理论论据两种。 1．事实论据：事实在议论文中论据作用十分明显，分析事实，看出道理，检验它与文章点在逻辑上是否一致。（代表性的事例，确凿的数据，可靠的史实等）。事实论据又包括事例和数据。 2．理论论据：作为论据的理论总是读者比较熟悉的，或者是为社会普遍承认的，它们是对大量事实抽象，概括的结果。理论论据又包括名言警句、谚语格言以及作者的说理分析。 使用论据的要求：①确凿性。我们必须选择那些确凿的、典型的事实。引用经过实践检验的理论材料作为论据时，必须注意所引理论本身的精确涵义。②典型性。引用的事例应该具有广泛的代表性，代表这一类事物的普遍特点和一般性质。③论据与论点的统一。论据是为了证明论点的，因此，两者联系应该紧密一致。
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一个主要做整理工作，一个主要做建模工作。 在统一的统计指标下，通过不同的结构型思维，分析数据得出结论。
数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。数据分析其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。
简单来讲，数据挖掘，就是把数据找出来，数据分析呢，就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体，打破了传统的数仓还有数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。数据中台策略中的几个过人之处。第一，数据汇聚，承上启下数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。相对而言，数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系，从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。第二，纵观大局，推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在是把数据找到，把数据清洗了，把数据算出来。第三、技术升级、应用便捷目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲，同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。
数据挖掘学习的主要学习方向在于，挖掘的算法，使用什么算法能够得到最好的结果。数据分析通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的工具：Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课
数据分析与知识发现是核心期刊，他原名是《现代图书情报技术》，后面改名叫《数据分析与知识发现》了，但是很多其他的网站还没来得及修改
审稿意见不一致，导致的
ACM(Association for Computing Machinery )美国计算机协会是一个世界性的计算机专业组织，创立于1947年，是世界上影响力最强的科学性及教育性计算机组织。ACM每年都出版大量计算机科学的高水平专门期刊，并在各项计算机专业领域都有分会，称为SIG（Special Interest Group）。ACM就像一个伞状的组织，为其所有的成员提供信息，包括最新的尖端科学的发展，从理论思想到应用的转换，提供交换信息的机会。正象ACM建立时的初衷，它仍一直保持着它的发展“信息技术”的目标，ACM成为一个永久的更新最新信息领域的源泉。ACM颁发“图灵奖”给计算机领域做出杰出贡献的人士。该奖项被称为计算机领域的诺贝尔奖。KDD Cup的主办方是SIGKDD是ACM的数据挖掘分会，其全称为ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining，SIGKDD是国际数据挖掘界最著名的组织，其中KDD（Knowledge Discovery and Data Mining，知识发现与数据挖掘）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议（IJCAI）上，由Piatetsky Sharpiro正式提出；1989-1994年间美国人工智能协会共举办了4届KDD国际专题讨论会（89、91、93、94）。1995年，国际KDD组委把专题讨论会更名为国际会议，并在加拿大蒙特利尔召开了第1届KDD国际学术会议，以后每年召开一次。1998年，ACM成立了KDD特殊兴趣组SIGKDD，于1999年第五届开始组织KDD学术会议。由于KDD的学科交叉性和广泛应用性,吸引了来自统计、机器学习、数据库、互联网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社交网络、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者，KDD Cup的参赛队伍、Conference的投稿量呈现逐年增加的趋势，其行业影响力也越来越大。SIGKDD的现任主席为Usama Fayyad（2009-now），前任主席包括Gregory Piatetsky Shapiro(2005-2008)、Won Kim (1998-2004)KDD Cup每届比赛会由企业或大学来进行协办，协办者通常会提供极有前沿应用价值的大规模数据作为挖掘样本。作为公认的数据处理领域内的最高水平的赛事之一，历年的竞赛所用数据往往被数据挖掘从业者用作研究和开发的良好训练数据。近几年KDD-Cup的协办单位包括：DonorsChoose（2014）、微软公司（2013）、腾讯公司（2012）、雅虎公司（2011）、卡耐基梅隆大学（2010）、法国电信公司（2009）、西门子医疗（2008）。