不要輕易贊數(shù)據(jù)痕跡會泄露你的隱私社交媒體(微信、微博、臉書等)，朋友圈是維護(hù)外界最重要的渠道之一，大部分人都是社交 Media的重度用戶。但是，你有沒有想過，我們在社交 media上的無意識行為(比如點(diǎn)贊、收藏、上傳頭像、狀態(tài)更新、轉(zhuǎn)帖等。)其實(shí)都是在深層次的泄露一些秘密和隱私？整理社交 media-3挖掘的一些結(jié)果后，你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、行為痕跡和社交media的組合呈現(xiàn)出無限的機(jī)會。

第一，不要輕易夸獎，會泄露你的性格秘密。最近看了一篇文章，很有意思。美國國家科學(xué)院院刊(PNAS)最近的一項(xiàng)研究表明，你不應(yīng)該輕易在社交 網(wǎng)站上贊美它，因?yàn)橘澝揽梢越沂灸愕囊恍└饺说男愿裉卣??；谏缃?網(wǎng)站(比如臉書)上的喜歡，可以計(jì)算出你的性格特征(TheBigFive Personality)，算法計(jì)算出的結(jié)果比你的朋友、同學(xué)、親戚判斷的結(jié)果更準(zhǔn)確。

python是編程語言，數(shù)據(jù) 挖掘是處理技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘方向，還是建議多學(xué)學(xué)數(shù)學(xué)和算法。老男孩的python視頻可以看，還是不錯的。個(gè)人認(rèn)為，數(shù)據(jù) 挖掘，要看理論。重點(diǎn)是算法原理，python只是一個(gè)實(shí)現(xiàn)工具。題目還包括:1。Python 數(shù)據(jù) library連接庫，比如MySQL連接庫的應(yīng)用，它決定了你的數(shù)據(jù)來自哪里。

2.Python是一個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算和預(yù)處理的庫，包括numpy，scipy和pandas。3.數(shù)據(jù)分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，后者側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析。(要知道統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù) 挖掘都是錯誤的，不能分開使用)4。圖形顯示庫。Matpotlib，這個(gè)用的最多。

向師弟師妹學(xué)習(xí)的幾點(diǎn)建議數(shù)據(jù) 挖掘看著剛進(jìn)實(shí)驗(yàn)室的師弟師妹們的迷茫，雖然和他們有過一些零散的對話，但是不夠系統(tǒng)。所以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)給出一些學(xué)習(xí)上的建議-3挖掘。可以根據(jù)自身情況具體問題具體分析，供參考。希望在上一屆的基礎(chǔ)上更深更遠(yuǎn)。1.研究生院和數(shù)據(jù) 挖掘基礎(chǔ)首先介紹一下大家關(guān)心的一些問題，包括我們組的研究方向是什么，論文相關(guān)的問題，工作相關(guān)的問題，上海戶口。

問題1:為什么要開展-3挖掘并收集客戶信息-3挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的典型應(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)可以從以往的市場活動中有用數(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，從而在未來的市場活動中有的放矢，而不是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)猜測。

比如把數(shù)據(jù)按照不同年齡段整理存放在圖書館的簡單動作就是細(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，對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的客戶進(jìn)行細(xì)分。

金融、醫(yī)療保健、營銷、零售、制造、司法、工程和科學(xué)以及保險(xiǎn)。簡介:數(shù)據(jù) 挖掘，又譯作數(shù)據(jù)勘探，數(shù)據(jù)挖掘。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。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)和模式識別來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的兩個(gè)關(guān)鍵因素是:一個(gè)大而全的數(shù)據(jù) pool，以及一個(gè)可以根據(jù)用戶和行為拆分這個(gè)數(shù)據(jù)pool的系統(tǒng)。平時(shí)買酸奶的顧客也會用手買兩包面包。數(shù)據(jù) 挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍一樣；數(shù)據(jù) 挖掘本身結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是什么新技術(shù)。

數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)用理由大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。比如阿爾法狗后臺有幾千臺運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算機(jī)，數(shù)據(jù)初始準(zhǔn)備，也稱為數(shù)據(jù)倉庫。通常占整個(gè)-3挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右，前期需要做大量的數(shù)據(jù)清掃和場地拓展。數(shù)據(jù) 挖掘、報(bào)告呈現(xiàn)只占30%左右；數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)(比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)效率更高)。