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R语言数据采集 数据分析方面较弱.docx
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2022-11-11
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R 语言数据采集 数据分析方面较弱
数据的爆炸式增长、广泛可用和巨大数量使得我们的时代成为
真正的数据时代。急需功能强大和通用的工具,以便从这些海量数
据中发现有价值的信息,把这些数据转化成有组织的知识。这种需
求导致了数据挖掘的诞生。这个领域是年青的、动态变化的、生机
勃勃的。数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息
时代的历程中做出贡献。数据挖掘能把大型数据集转换成知识。像
Google 这样的搜索引擎每天接受数亿次查询。每个查询都被看做一
个事务,用户通过事务描述他们的信息需求。随着时间的推移,搜
索引擎可以从这些大量的搜索查询中学到什么样的新颖的、有用的
知识?有趣的是,从众多用户查询中发现的某些模式能够揭示无价
的知识,这些知识无法通过仅读取个体数据项得到。例如, Google
的 FluTrends (流感趋势)使用特殊的搜索项作为流感活动的指示
器。它发现了搜索流感相关信息的人数与实际具有流感症状的人数
之间的紧密联系。当与流感相关的所有搜索都聚集在一起时,一个
模式就出现了。使用聚集的搜索数据, Google 的 FluTrends 可以比
传统的系统早两周对流感活动作出评估。这个例子表明,数据挖掘
如何把大型数据集转化成知识,帮助我们应对当代的全球性挑战。
作为一位合格的数据从业者,我们需要掌握数学、统计学、编程能
力是基本要求,此外还需要有以下的数据处理、建模、可视化等扩
展能力。还需要熟练掌握一门工具,能将你的想法迅速实现。这几
年流行的 R 和 python 都是不错的选择,如果你是期望从事与数据分
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