数据挖掘的案例及分析 学统计的想转行到大数据，拜托各位给点建议，该怎么取舍？
学统计的想转行到大数据，拜托各位给点建议，该怎么取舍？
我认为统计学是一个好专业，也是一份好工作。如果你想转向大数据，根据你的统计专业，这个问题应该不是很难，你应该胜任这份工作。但我不想见到你。我最好自己决定。如果你有问题，最好去百度。谢谢您
数据挖掘平台哪些比较好？
Rapid miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供集成环境。程序是用Java编程语言编写的。
2. Python]Python是一种免费的开源语言，易于学习和使用。许多用户发现，他们可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的相关性分析。只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就非常简单。
3. [kaggle
kaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。Kaggle最初是一个机器学习竞赛，但现在它已经逐渐成为一个基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个帮助解决问题、招募强大团队和提升数据科学力量的平台。
4. 它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司利用它最大限度地发挥数据的潜力，并作出准确的预测。该系统具有强大的数据算法，锁定最佳客户。此外，它还可以识别异常情况和交叉销售机会，以便用户可以根据自己的需要使用不同的预测模型。此外，它还按需要定制客户肖像。
数据分析（数据挖掘）有什么用？
是指采用适当的统计分析方法对收集到的大规模数据进行分析，是对数据进行详细研究和归纳，提取有用信息，形成结论的过程；
利用相关算法从大量数据中挖掘隐藏信息的过程。
我们可以简单地理解，一个是从广度上的数据处理过程，另一个是从深度上的数据处理过程。
通过对大量数据的整理和解读，可以分析出企业的现状，通过数据反映出当前企业管理中存在的问题，并可以深入追溯出相应问题的原因，最终确定相关责任人，保证数据的可追溯性，辅助企业的整体管理和运营；而数据挖掘可以对企业隐藏有价值的数据，企业要想更好地发展，就必须处理好当前企业发展中存在的问题，重点关注企业的发展未来的企业。数据分析和数据挖掘在企业中的实际应用，可以更好地支持企业的经营管理，为企业向更高、更远的方向发展提供决策分析。
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