为什么需要数据挖掘(为什么需要数据挖掘呢)

1. 为什么需要数据挖掘呢

这个专业从总体上看还是比较好就业的。随着社会发展，各种信息犹如火山爆发一般能量巨大，为了应对工作和生活需要，此时信息检索与数据挖掘专业就显得非常重要，可以极大地提高工作效率，实现信息利用目的，随着形势发展，这方面人才需求猛增，相信你会被就业市场看好的。

2. 为什么需要数据挖掘呢英语

mine是名词性物主代词

pron. 我的；<英，非正式>我的家

n. 矿，矿井；地雷，水雷；宝库，源泉；<史>炸药坑道

v. 采（煤等矿物）；布雷，用雷炸毁（车辆）；寻找（某事物中）蕴含的价值；在（地下）挖洞（或坑道）；挖掘（数据）；挖矿（获取加密货币的勘探方式）

【名】 （Mine）（德、塞、土、毛里塔）米内（人名）

初中 / 高中 / CET4 / CET6 / 考研 / TOEFL / 商务英语

网络 我的最爱；矿山

专业 矿山 [能源科学技术]；矿井 [计算机科学技术]；水雷 [机械工程]

3. 数据挖掘有用吗

有用。

第一、今日头条的日活跃用户不低于1亿人次，作为目前国内知名的咨询服务平台，根据其特殊的算法，发布的信息会精准推送给用户，当然你发布的寻人信息也会第一时间被用户阅读。

第二、头条寻人的功能是平台发起的一项公益项目，利用互联网和精准地域弹窗技术，对于寻人的信息回精准推送，找人的利几率大大提升。

4. 为什么需要数据挖掘呢英文

　　数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘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。 　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 　　自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 　　自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。 　　他们之间的关系如下： 　　机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。 　　机器学习好像内力一 样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。 　　这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑，自然语处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。

5. 为什么要进行数据挖掘?

对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型：

电子商务大数据

　　第一、RFM模型

　　通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

　　第二、Apriori算法

　　这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

　　第三、Spss分析

　　主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

　　第四、网站分析

　　访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

　　在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。

6. 数据挖掘需要什么知识

1 、数据分析,一定要有精强的EXCEL表格数据处理能力.

2 、要有政策敏感性,分析数据,关键点在分析上,要对行业及企业的数据对政策等都有较强的理解能力,信息收集能力.

3 、要有对企业行业的本质管理有明确的思维,要擅于挖掘数据之间的关系及反应出来的问题,与经营管理有连带关系.

4 、需要为上级领导制定可以影响商业绩效的策略和行动计划,因此要有横向纵向分析的能力.

5 、要熟悉PPT SPSS等资料汇总的方法.

6 、要针对财务数据分盈余利润等,因此也要有财务管理及成本核算的基础知识.

7 、不同行业还有不同要求,比如说工民建的知识,工程造价的知识,销售管理知识等等.这一行需要沉淀,不过从事得当并有突破后,极易成为成功人士,为未来奠定极好的基础.

7. 数据挖掘是干嘛

数据挖掘：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘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。 举例：爬虫软件就是简单的数据挖掘 数据分析：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。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 举例：通过对大量数据的分析马云知道了杭州地区的女性的...

8. 数据挖掘有什么问题

有什么问题吗？你有基础转行肯定没问题，就算你没基础，只要你决心坚定一样可以转呀。