數(shù)據(jù)分析是通過看數(shù)據(jù)的現(xiàn)象來完成產(chǎn)品、營銷策略、運(yùn)營策略的優(yōu)化。要達(dá)到最低的成本和最佳的效果，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師可以采用以下三種方法:1。多使用產(chǎn)品本身。只有不斷嘗試產(chǎn)品，體驗(yàn)和了解各種產(chǎn)品，才能在分析中有直觀的思考和總結(jié)；2.在與產(chǎn)品相關(guān)的業(yè)務(wù)和技術(shù)類學(xué)生交流時(shí)，尤其是在理解和操作數(shù)據(jù)時(shí)，需要了解數(shù)據(jù) element的含義、當(dāng)前的操作模式以及產(chǎn)生這種模式的原因；3.多思考產(chǎn)品的內(nèi)在邏輯，多問為什么，以免在做分析案例時(shí)遺漏其他業(yè)務(wù)流程或設(shè)計(jì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù) model。

個(gè)人感覺-1挖掘是一個(gè)比較大的概念，可以理解為:-1挖掘商業(yè)知識 自然語言處理技術(shù)(NLP) 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)(NLP)。NLP和CV分別是處理文本和圖像視頻數(shù)據(jù)的領(lǐng)域技術(shù)，可以理解為將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；最后的ml/dl技術(shù)屬于模型學(xué)習(xí)理論。(2)公司在選擇職位的時(shí)候，沒有一套標(biāo)準(zhǔn)的職稱，做的無非是兩個(gè)大方向。一種是主要學(xué)習(xí)某一領(lǐng)域的技術(shù)，比如自然語言處理工程師、計(jì)算機(jī)視覺工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。一種是將各種領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中，解決業(yè)務(wù)需求，如-1挖掘engineer、推薦系統(tǒng)工程師等。具體標(biāo)題不重要，重要的是平時(shí)的工作內(nèi)容；PS:在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數(shù)據(jù) 挖掘相關(guān)技術(shù)主要應(yīng)用在推薦和計(jì)算廣告領(lǐng)域，而數(shù)據(jù)涉及到的主要是文本，所以NLP技術(shù)相對重要。至于CV技術(shù)，主要應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域(無人車、人臉識別等。

數(shù)據(jù)挖掘(英文:Datamining)，又譯為數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)mining。這是數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(簡稱KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù) 挖掘一般指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識別等多種方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

3，你用什么工具放大數(shù)據(jù) 挖掘？有很多工具和方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 挖掘，比如SPSS、SAS、Python、R等等，但是我們需要掌握或者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 挖掘？這取決于你在做什么，你想去哪里。現(xiàn)在很多人都想學(xué)，但真正能堅(jiān)持下來的很少。我個(gè)人認(rèn)為首先要做好前期工作。1.確認(rèn)目標(biāo)，制定好計(jì)劃。2.如果是小白，我建議找個(gè)老師。如果是技術(shù)拓展，我建議找個(gè)伴，加入群和社區(qū)鼓勵(lì)討論。3.你用什么工具來擴(kuò)展？

這取決于你在做什么，你想去哪里。4.網(wǎng)上有很多學(xué)習(xí)資料，但是如果你想學(xué)習(xí)Linux比較新的視頻和文檔，你甚至可以在網(wǎng)上購買新的視頻資料。5.當(dāng)然最重要的還是練習(xí)，多練習(xí)最終會(huì)成功，而這只是開始。在-1挖掘的道路上，必須學(xué)習(xí)文字處理和自然語言知識。

數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、相關(guān)性分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。從大量的-1挖掘中，導(dǎo)出隱藏的、以前未知的、具有決策潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，利用這些知識和規(guī)則建立決策支持的模型，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程，數(shù)據(jù) 挖掘它集成了多種學(xué)科和技術(shù)，功能很多。目前主要功能有:(1)分類:根據(jù)被分析對象的屬性和特征，建立不同的分組來描述事物。