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近来不少人询问如何开始学习大数据,对于初学者来说,学习大数据挖掘分析的思路和步骤是什么?本文就为大家梳理了从零开始学习大数据挖掘分析的全方位指引。
很多人认为数据挖掘需要掌握复杂算法和技术开发,但实际上最出色的大数据挖掘工程师往往是最熟悉业务的人。学习大数据挖掘应以解决实际问题为导向,结合案例和实际背景进行。文章列举了多种典型的大数据挖掘应用场景,并指出如何将商业运营问题转化为分类、聚类、关联和预测等数据挖掘问题。
接下来,文章介绍了不同层级学习大数据挖掘所需掌握的工具,从理解入门到成为数据挖掘师,需要逐步掌握统计学、数据库、SPSS、SAS、R、Python等。并重点阐述如何利用Python进行大数据挖掘学习,包括Pandas、Numpy、数据可视化、机器学习算法等重点内容。
作者认为,学习大数据挖掘需要持续的兴趣,除了基础知识外,还需涉猎自然语言处理、Spark等领域知识,才能成为合格的数据挖掘师和数据科学家。
