网站后台如何更换在线qq咨询代码,未成年直播免费观看,个人微信小程序怎么制作,广州网站建设要多少钱2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 数据分析#xff0c;并不抽象#xff0c;传统的数据分析#xff0c;包括很多。例如信号处理中的DCT#xff0c;滤波#xff0c;IDCT变换。由于确定了滤波窗口的特性#xff0c;使得对一个时间轴上的数据进行了频谱… 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 数据分析并不抽象传统的数据分析包括很多。例如信号处理中的DCT滤波IDCT变换。由于确定了滤波窗口的特性使得对一个时间轴上的数据进行了频谱处理增强了我们希望的信息弱化了我们不想要的噪声。这就是数据分析。而如果这个滤波窗口的参数在根据期望目标而改变时以检测期望的目标在数据中是否存在则是数据挖掘。例如我们尝试判断在不同频带中是否有具备有机组合的频率信号存在。或许是火星人‘s 妈喊他回家吃饭的信号呢哈。 我不想和别人讨论狭义的数据分析或数据挖掘例如指定什么数据流程指定什么数据处理工具。如同oracleDB2才是数据库mysql则不是数据库一样有点偏激了。这会如同除了C就不是编程一样极端记得嵌入式有个uc/OS,我也看过部分代码。严格说只是个OS的kernel但是也仍然是OSOS不代表一定要谈linux, windows。早期的DOS也是OS。 如果一个团队一个从业者将数据分析数据挖掘这个业务行为混为某个工具某个设计流程规范那么恐怕他们要被最早的数据分析和数据挖掘的技术人员BS了。就是无线电监听信号的模拟电子工程师们。 这里简单的再说两个例子。 1、例如假设京东商城在上海存在三个仓库分别在北西南三个外环以外的地方。任意仓库都不能满足所有物品的摆放。那么如何规划使得物品能够有效的摆放以满足更多用户的一次性采购需求而不要额外增加运输成本。 这不是个系统可预先规划的问题。因为结论和客户的动态行为有关联。这里将客户的行为经过分析反过来影响系统运行状态就是数据分析和数据挖掘区别其他数据处理的差异。也是数据分析和数据挖掘和数据库化的差异所在。 不妨可以简单的说一句任何数据库只能作为数据分析或数据挖掘的一个可选择工具而不能作为数据分析和数据挖掘的必要条件。更别提指定的数据库。库化操作是可预先规划的而特别是数据挖掘是无法预先确认的。 这里不再讨论数据分析和数据挖掘的区别另有水贴已讨论。 2、例如假设一个客户周末去百货通常会不只买一个物品。那么什么样的物品组合销售包括优惠的方式即能让客户感到实惠也提高了销售额和利润率这是即定向广告之后定向营销的新研究内容。任何成熟的案例有价值的是抽象出来的理论方法而不是案例中的数据结论和案例处理中使用的工具。 这个也不是系统可预先规划的问题。而是动态分析的。 不过以上两点均存在一个数据来源问题。但是数据来源并不属于数据挖掘数据分析本身。有些数据是系统自身产生的很容易收集有些数据则反之例如第2个案例。百货具备统一收银系统而商场并不必备此处对后者会引出数据从何来的问题。包括数据准确性的问题。但这些都不属于数据分析和数据挖掘本身所要面对的问题。 数据分析和数据挖掘最有价值的在于解决方案的有效性。有效性则需要足够的理论作为支撑专设这个BLOG分类就是希望从集合论开始梳理并将集合论补充到现有图论中人为描述过多的定义中。由此另更多的方案具备一定的理论基础。希望要理解此处的理论并不是所谓“聚类分类关联学习”等名词手段。聚类分类滤波神经网络等等都是一种手段的名词不会因为名称时髦而有价值。有价值的在于具备良好的理论支撑哪怕理论解释复杂如下谈论的模糊类型的理论描述。 特别是数据挖掘和数据统计很像同样也存在这一个悖论。即我知故我在我在故我知。简单说我知道数据确实存在由此我做了很多方法来从数据中找到我的结论。数据挖掘不是金矿挖掘必须要在指定坑里挖到金子。数据挖掘的价值在于不同角度的观测是否有具备可价值化的信息同时对同一个角度观测可以判断是否存在价值化的信息。如果形而上学的为了挖掘而挖掘。努力的构造算法使用工具是为了证明自身的观测角度正确那么对最终客户又有何用。 如下 1、一个数据统计表格中有两个选项。你对这款产品的感受是 1、好2、还不错。 由这种题目获得的数据不考虑是否真实有效。但得出的统计结果始终会带有设计者的倾向性至少我的产品不差。如果存在理论基础例如集合论的分析命题中并不是在观测空间中存在互补这个命题则需要缩小观测空间同时增补对空间的额外约束条件。就是针对不排斥此产品的人群好的百分比还不错的百分比。而不能简单说根据统计觉得非常满意就是好的人群百分比为多少多少。这对实际客户有价值吗没有甚至会迷惑和伤害到客户未来的业务开展。 而数据挖掘和数据统计之所以很象是数据挖掘需要带有主观偏好性。例如古代人在一个稀土矿中找金子金子没找到不妨碍现代人挖稀土。同样的数据有没有价值在于挖掘者根据需求来做不同的筛选判断。这又需要理论进行严格的外部约束以防止自娱自乐的情况出现。 例如第一个例子京东的例子数据挖掘的对象是“客户的大概率采购集中度是否存在从而获得以通过调整仓储的存储方式以优化成本的方法”。 过小的样本会出现的结论的实际概率并不大甚至不如静态规划更为有效的情况。 过短的样本窗口会导致仓储方案调整密集而额外带来不必要的成本。 过大的样本会导致信息均衡化结论就是不需要调整无用论的情况。 过长的窗口会导致调整过于缓慢好时是好差时周期也不短的现象。 如果4个人每个人坚持固守上述4个方法估计最终结果就是不了了之。做等于没做所以不如不做因为谁的结论中都有缺陷。出现这种情况如果没有理论支撑则没有办法区分每个人的不同方法中好坏的内容。不可能某个人的方法中任何信息都是有价值的也不可能所有的信息和手段都没有价值。那么评价标准难道是老板的喜好老板唯一喜好的是省钱省心而不是到处当裁判落个偏袒美女之名。其实评价的标准是在于成本的优化。不择手段的在保证客户体验度下最大可能的优化成本。而前面的一个只是一个选择性的条件。后面的陈述才是目标。数据挖掘没有动态修正观测期望的动作就不是挖掘了。 我是个工程师不是个理论研究者。但是很多理论虽然抽象对实际工程生产却具备重要的指导作用。甚至包括那些不可细分一一对应的模糊理论。这种指导作用更大的来源于告诉你什么不可为而不是什么可为。例如上面假设4个人都没有错那么则告诉我们不能通过采购集中度的概率方式来判断因为基本等概率。以此不可为则可以引出其他再次数据挖掘的策略。 说到理论对工程的价值在于限制而非指导例如我的本行是做算法优化。充分利用系统资源无论软件硬件是我的手段以在稳定性健壮性的前提下尽可能的提升系统的速度或规模。但是系统资源我只使用85%左右。你让我一一说明为什么86%就不行我没有办法。但我可以理论并且联系具体实例的告诉你。系统资源是组合资源。组合过程中存在成本。当系统资源占用过多时瞬时负载过大也就是传说中的峰值达到时没有一定的系统资源余量保证组合过程的成本得以消化会使得系统负载能力迅速下降。 哈。你一定会觉得很抽象。我举2个例子就不说我擅长的C的算法设计了。谈下抽象理论对实际的工作的意义和不可一一对应的现实。 1、马路上车越多开的越慢。当然车越少开的越快。难道是最快和最慢的车速下马路上的流量最大吗显然不是这个是常识而且大家的常识是对的。车最少开的最快的时候和车最多马路停车场状态下开的最慢的时候都不是车网流量最大的时候。 即便每辆车之间没有复杂的同步关系对资源站用也是分空间分时间的够简单了吧连死锁都没有除了十字路口。但车就是车不是火车的车厢。当车与车的距离过于紧密时车速会急速下降。再加点复杂的车网流量不同压力下红绿灯的等候时间的规划问题。这就是个模糊理论。 2、企业支付大量资金做广告。几乎很难找到一个具体自然人是因为看了这个广告决定购买产品的就是有这个人群对产品购买的总贡献度也不大。那么广告没有必要吗这么多企业做广告谈不上每家的策略都是对的至少整体广告行为是有存在价值的。但是如果没有理论的支撑行为学心理学社会学当然这些不是我的方向企业做广告几乎和赌博没有区别。 但专业的广告公司和不专业的广告公司不是以所用的流程工具手段来区分的。而是在于谁更多的将理论应用通过理论决策什么可为什么不可为使得企业的投入更大概率的获取对应的回报。 数据分析和数据挖掘同样需要理论进行支撑。重复别和我提工具语言和流程。我本身是做系统优化的。系统本身是我的优化目标。而不是针对一个具体的系统、具体的工具、具体的流程来静态的实现一个任务指标。杀鸡焉牛刀我只在讨论理论并帮助你选择杀鸡的方式和对刀的态度。因为这样对实际客户更有价值。 最后简单重复一句话理论的力量在于让你远离不合理的危险区域而不是直接帮你达到目标但这并不妨碍理论对你价值存在。 转载于:https://my.oschina.net/luckystar/blog/56190
