本書全面講述了數(shù)據(jù) 挖掘領(lǐng)域的重要性知識(shí)以及技術(shù)創(chuàng)新。第二版在第一版的基礎(chǔ)上展示了該領(lǐng)域的最新研究成果，如挖掘 Stream、時(shí)間序列與序列數(shù)據(jù)和挖掘時(shí)空、多媒體、文字與Web 數(shù)據(jù)。本書可作為-3挖掘和知識(shí)教師、研究人員和開發(fā)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域人員的必讀書。這本書的第一版曾經(jīng)很受讀者歡迎數(shù)據(jù) 挖掘?qū)Ｖ?，是一本可讀性極強(qiáng)的教材。第二版豐富了數(shù)據(jù) 挖掘的主題，并增加了關(guān)于最新數(shù)據(jù) 挖掘方法的幾個(gè)章節(jié)。

在我看來，java第一，scala第二，python第三。雖然數(shù)據(jù)是scala寫的，但是java還是很重要的，因?yàn)閔adoop生態(tài)系統(tǒng)來自java 開發(fā)。如果再來一次，開發(fā)。比如公司需要使用flume來訪問數(shù)據(jù)，但是flume自帶的源和匯都不能很好的滿足業(yè)務(wù)需求，所以你需要自定義源和匯，所以你不可能熟悉java。

問題1:為什么要開展-3挖掘并收集客戶信息-3挖掘客戶關(guān)系管理中技術(shù)的典型應(yīng)用？客戶獲取客戶的傳統(tǒng)方式一般是通過大量的媒體廣告和傳單。這種方法涉及的方面太多，針對(duì)性不強(qiáng)，企業(yè)投入太大。數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)可以從以往的市場(chǎng)活動(dòng)中有用數(shù)據(jù)(主要指潛在客戶反應(yīng)模式的分類)建立數(shù)據(jù) 挖掘模型。因此，企業(yè)可以了解真實(shí)潛在客戶的特征分類，從而在未來的市場(chǎng)活動(dòng)中有的放矢，而不是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)。

比如把數(shù)據(jù)按照不同年齡段整理存放在圖書館的簡(jiǎn)單動(dòng)作就是細(xì)分。細(xì)分讓用戶從更高的層面觀察數(shù)據(jù)在庫中，細(xì)分讓人們以不同的方式對(duì)待不同細(xì)分群體的客戶。數(shù)據(jù) 挖掘中的分類、聚類等技術(shù)，允許用戶根據(jù)企業(yè)感興趣的屬性，如品類、年齡、職業(yè)、住址、偏好等，對(duì)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的客戶進(jìn)行細(xì)分。

(1) 數(shù)據(jù)分析方向，這類操作型的范疇就是用sql、sas、spss等工具對(duì)數(shù)據(jù)做一些分析，做一些報(bào)表，從而影響企業(yè)的決策(2)數(shù)據(jù)/1223。說白了，這就是開發(fā)。你至少要懂一門編程語言，比如C 或者java。你需要給自己一個(gè)定位。如果你沒有編程技能，建議你做分析。當(dāng)然，你需要一些-3挖掘在里面。我個(gè)人認(rèn)為你應(yīng)該做這件事。

數(shù)據(jù) 挖掘找工作有幾個(gè)途徑:(1)做管理咨詢行業(yè)的分析師有大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析師需要有扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，熟練使用主流-3挖掘(或統(tǒng)計(jì)分析)工具。(2)在企業(yè)負(fù)責(zé)編程開發(fā)。程序設(shè)計(jì)開發(fā):主要是實(shí)現(xiàn)-3挖掘現(xiàn)有算法和開發(fā)新算法，根據(jù)實(shí)際需要做一些與核心算法結(jié)合的程序開發(fā)實(shí)現(xiàn)。(3)在高校、科研單位或企業(yè)開展科研，研究算法應(yīng)用等項(xiàng)目。

數(shù)據(jù)挖掘1數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)2機(jī)器學(xué)習(xí)類似于-3挖掘和數(shù)據(jù)-0有一個(gè)術(shù)語叫“機(jī)器學(xué)習(xí)”。這兩個(gè)術(shù)語本質(zhì)上沒有太大區(qū)別，如果在書店買兩本講座，可以分開買。具體來說，小的區(qū)別如下:機(jī)器學(xué)習(xí):它更側(cè)重于技術(shù)方面和各種算法，一般來說，一提到機(jī)器學(xué)習(xí)，就會(huì)想到語音識(shí)別、圖像視頻識(shí)別、機(jī)器翻譯、無人駕駛等模式識(shí)別，甚至Google Brain等AI。這些東西的共同點(diǎn)是極其復(fù)雜的算法，所以機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是各種微妙的算法。