学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具

视乎已经听到或看到无数遍数据挖掘了，那么，你知道那是什么吗？关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法： 简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名 视乎已经听到或看到无数遍数据挖掘了，那么，你知道那是什么吗？关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法：“简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或u2018挖掘u2019知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为u2018从数据中挖掘知识u2019，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语u2018数据库中知识发现u2019或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（FreeEIM J. Han and M. Kamber）“数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（David Hand, et al）“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic openeim）“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang）而作为数据挖掘领域的华人第一人，韩家炜教授在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。”这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：l 基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。l 非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。l 隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。l 新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。l 价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。“数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，最初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database 5z20）。在第一届KDD国际会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？最后大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。最后一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。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的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高达6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务。商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额;保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润;在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量;电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计;一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

问题一：淘宝数据挖掘 完全不可以的 要是这样的 话淘宝整天垃圾短信或者旺旺消息满天飞 这样淘宝也不能能透露客户的私人信息给你的 问题二：电子商务中常用的数据挖掘数据源有哪些 一、 流量1、 搜索流量　　工具：搜索诊断助手 A―基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。 B―相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。C―人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。 D―图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。 E―价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会;价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。 F―标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量 搜索转化率的最大值。 2、 付费流量工具：各付费工具的数据报表、店查查。 ―淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。 二、 转化1、 转化率　　工具：店查查 A― 内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕USP)、展现内容多样化、展现方式。 B―访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。 C―支付率：是否做到了80%以上。 D―营销活动：定期举办营销活动可提升转化率。 E―客服询单转化率：是否至少做到了行业均值。查看工具：如店查查等第三方工具。优化方法：顾客的每一个问题都建立标准答案。2、 DSR工具：淘宝DSR评分计算器。优化办法：a、淘宝原有服务的升级(7天无理由升级为30天、3天发货升级为24小时发货等);b、淘宝未有服务的创新(围绕客户与商家接触点的创新，如SNS、游戏)。3、 CRM　　CRM主要查看老客户占比、老客户转化率、二次购买率、客户分组短彩邮的ROI。工具：卖家工作台-会员关系管理、数云、客道等第三方软件。优化的办法：建立老客户分组，根据分组创建老客户的不同特权。越高级的客户拥有越高级的特权。 问题三：数据挖掘为何工资高 现在是大数据时代，需要挖掘数据与数据之间的关系，从而得出一些规律。比如你网购的时候，淘宝通过挖掘技术，发现你的行为喜好，在你只要浏览淘宝相关网页时，就会给你推出你喜欢的物品。 问题四：大数据 和 数据挖掘 的区别 数据挖掘需要人工智能、数据库、机器语言和统计分析知识等很多跨学科的知识。再者，数据挖掘的出现需要条件，第一个条件：海量的数据；第二个条件：计算机技术大数据量的处理能力；第三个条件：计算机的存储与运算能力；第四个条件：交叉学科的发展。 大数据只是数据挖掘的出贰的一个条件。 问题五：数据挖掘工程师一般都做什么？ 职位职责： 1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告； 2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关； 3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。 岗位要求： 1、2年以上行业建模的经验； 2、本科以上，数学，统计，计算机，物理等相关专业毕业； 3、精通统础学，数据挖掘技术，尤其是回归模型、决策树模型。 4、精通SPSS Clementine/SAS EM等各类型数据分析工具，能制作专业分析报告； 5、有金融、通信或互联网某一行业实际数据挖掘项目经验，并对此行业业务有深刻认识； 6、对互联网领域有热情，较强的学习及人际技巧、影响说服能力，喜欢有挑战的工作。 问题六：大数据和数据挖掘哪个更有发展前途 大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，啤酒和尿布的典故你应该知道，早期数据仓库建模就已经用到了数据挖掘，而大数据是这几年比较火的，趋势很好，以后都是大数据时代了，目前很多大型企业都在做大数据（如解决方案供应商：IBM、ORACLE、SAP、EMC、华为等等；自研：淘宝、腾讯等等；甲方：移动、电信等等）择业前景还是很好的，大数据内容很丰富，有hadoop、流处理、分布式、NAS/SAN等等，对你以后的发展帮助还是比较大的。我的建议是大数据。望采纳。 问题七：如何利用挖掘大数据对应电子商务 数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下： 1.分类与预测方法在电子商务中的应用 在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。 2.聚类方法在电子商务中的应用 聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。 3.数据抽取方法在电子商务中的应用 数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。 4.关联规则在电子商务中的应用 管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。 5、优化企业资源 节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。 6、管理客户数据 随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，......>> 问题八：R语言代编程数据挖掘服务大概需要多少钱，在淘宝上搜到“大数据部落”店铺名价格20元，看评价蛮不错的？ 根据数据服务的难度和工作量来判断的，你要把具体的要求发给什么宝买家，他会跟你评判，一般什么宝上的这类价格都是计量单位，实际都是20元的倍数， 问题九：淘宝网店运营的推广体系是什么？ 淘宝网店运营的推广体系: 一、电商战略规划 以数据挖掘为基础，通过对市场、竞争对手、消费者研究、企业自身的360度洞察分析，规划出公司整体电子商务模式、总体战略目标、发展阶段步骤、投入和预期收益等，理清思路、明确方向。 并将项目职能分解，形成项目进度控制甘特图，落实细分为可执行、可监督、可管控的详细战略实施计划。 二、店铺规划装修 在总体分析规划基础上，组建一流淘宝店铺规划师和一流的UI设计师，通过对网店的整体结构、栏目划分、流程体验、视觉风格的整体融合策划设计，凸显店铺的品牌气质格调和客户购物体验。 三、产品策划 采用USP(独特销售主张)规划+FABE模式+品牌策划的综合体系，结合行业特性和淘宝购物网络文化特征，通过感性和理性两种思路的有机 *** ，策划设计出最具销售力的产品宝贝页面，从而有效提升产品转化率。 在数据挖掘基础上，通过明星热销产品、金牛利润产品、阻击产品的矩阵规划和定价体系规划，形成完整的产品宽度和产品组合，实现热销和利润平衡统一，以及解决线上线下渠道冲突难题。 四、商品促销运营 利用淘宝各种促销活动，策划创意店铺各种主题活动和关联销售、交叉销售等手段方式，实现商品生动化，提升用户粘性，提升客单价，打造爆款产品，最终实现销售飞跃。 五、推广运营 金砖淘宝推广运营体系以引入目标流量为核心，采取淘宝站内免费推广、淘宝站内工具广告推广、全网辅助推广等方式，系统解决淘宝店铺流量难题，为店铺带来带来大量有效目标购买客户，我们坚持在策略指引下用最小投入实现最大推广效果，决不盲目唯流量是从，更不做无效流量的推广，实现销售和品牌提升双重效果。 六、客服销售 客服销售是实现销售的关键环节、临门一脚，具有核心地位。金砖将从业务、文化、管理、培训四个层面进行标准化和系统化作业，实现销售客服系统流程化和可复制化。 七、数据分析 数据挖掘和分析是电子商务和传统线下商务最明显的区别，电子商务的数据是精准的、即时性的，金砖电商的淘宝运营体系基础就是数据挖掘和分析。 通过对各项数据横向、纵向和交叉分析，制订策略、提升推广效果，提升店铺转化率，从而提升整店的ROI，实现企业利润最大化。 上述关于淘宝项目运营的看法只是从系统层面浅析了下自己的个人建议，金砖认为，淘宝电商运营应以数据挖掘为基础，以提升店铺转化率为核心，从战略策划、网店策划、产品策划、商品促销、淘宝推广、客服销售、数据分析等方面一一着手，系统去构建方能制胜! 问题十：数据分析是“大海捞针” 阿里数据挖掘了么？ 导读：大数据是如何产生价值的，大数据是无所不能的吗，应用边界在哪里？这些问题，似乎人人都有一个模糊的概念，但始终没有一个统一的答案。 今日关于“大数据”的讨论达到了一个高峰，数据就是未来已经不置可否地成为了互联网企业的未来新战略发展的中心。什么是大数据，大数据是如何产生价值的，大数据是无所不能的吗，应用边界在哪里？这些问题，似乎人人都有一个模糊的概念，但始终没有一个统一的答案。 说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。马云将集团下的阿里金融与支付宝两项核心业务合并成立阿里小微金融，并将之前呼声最高的接班人彭蕾安排到阿里小微金融掌舵，马云对未来数据战场的重视可见一斑。作为筹备中的阿里小微金融服务集团数据平台，负责人冯春培也对数据有着独到的见解，他向作者表示目前国内对于大数据的讨论更偏重技术方向，即“如何沉淀数据”，对于数据的应用则思考较少。数据如何产生价值？这需要要从大数据的本质说起。 线上数据才是大数据 要搞清楚什么是大数据，首先你要知道什么样的数据才是有用的。按照冯春培的理解，任何行为本身都会产生数据，但只有线上数据有可能被沉淀和利用。“比如不通过淘宝，原本人们的交易行为在线下也是产生数据的，只不过这种交易行为是私密的，除了买卖双方，其他人是不知道我的交易行为的，同时交易双方也是匿名的，从数据的性质上来说无法沉淀，从来源上来说也没有一个方法能有效地收集。” 大数据是什么？冯春培的理解似乎更贴近本质：“拥有数据的本质，是你对这个世界，你对这些人，你对这些企业，你对这个时代，有了一个更全面而清楚的认知，你能理解这些人的需求，你能理解这个世界的任何的变化。” 你可以这么理解，如果你是阿里系的深度用户（比如淘宝卖家），他们掌握了你足够多的数据，对你的信用评估也会更加全面，这个数据不仅可以在金融领域中起作用，比如帮助你在阿里小贷更方便的贷款，在生活中也可以反映你的信用状况，“比如相亲 ，你怎么证明你的收入？你拿出支付宝的账单，女孩子一看一年花了100万，你说你的信用良好，每个月信用卡还的都很及时，比你说破嘴皮有用多了吧？” 数据就是生产资料 如果数据仅仅是作为辅助参考信息，也必要投入如此多的精力。从生产要素来说，数据到底是什么角色？冯春培的定义是“生产资料”。“我们部门的名字是‘商业智能部"，数据更多的像是一种业务的辅助决策，作为一个“参谋”的角色，现在我们要逐步的让这个数据融入到我们的业务和产品这个流程里面去，数据和业务就像两个齿轮，能扣在一起转。当我们对数据的挖掘和理解越来越强，最终数据不仅可以产生价值，还可以直接催生产品，比如阿里金融的一些数据，我们把它定义为生产资料。” 这就是阿里系未来要做的事情，把数据变成生产资料。与传统的生产资料不同的是，数据是可以无限次使用的，并且是越使用越丰富的。 近期阿里巴巴在移动互联网市场频频出手，未来也许有可能将数据进行融合，用户的各种信息得以呈现在一个全景图里面，即使在完全陌生的城市，借助这种服务，你也能知道附近哪家店支持支付宝付款，微博上哪个网友刚刚在附近的咖啡店歇脚。 数据分析是“大海捞针” 与大多数互联网产品存在的问题相同，互联网产生的数据是有可能被伪造的，同时也是无序的、碎片化的。 对于这一点，冯春培也毫不讳言，“短期的伪造数据当然是有可能的，用特定的维度去伪造数据也是完全可能的，但是因为我们的业务是基于长期数据进行跟踪分析的，采纳的维度也更广，伪造数据的成本和难度会越来越大。按照我们现在的信用模型，伪造数据的收益是不太可能覆盖成本的，那么我们可以基本判断，数据......>>

1. 亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来2. 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。3.塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。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的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

• 确定业务目标• 访问和管理数据• 开发模型• 验证模型• 部署模型• 监控模型等阶段

零售行业的数据挖掘方法第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。在实施会员制的时候，必须要特别注意两个关键信息的采集：会员卡ID、客户联系号码或者邮箱，因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。而微信、微博等社交媒体的横行，若零售商能够通过相关活动让客户关注企业的微信、微博，对培养客户忠诚度也是有很大的帮助。会员制有助于为企业培养众多忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场，提高企业的竞争力。通过会员制，可以有效稳定老客户，同时开发新顾客。因为零售商给会员提供的是优惠的价格，对新顾客吸引力很大，同时大部分会员卡是可以外借的，也给新客户提供了机会，大大增加其成为会员的可能性。会员制营销能够促进企业与顾客双向交流。顾客成为会员后，通常能定期收到商家有关新商品的信息并了解商品信息和商家动态，有针对性地选购商品。除此之外，企业能够及时了解消费者需求的变化，以及他们对产品、服务等方面的意见，为改进企业的营销模式提供了依据。第二、开展零售商的数据挖掘项目，必须要重点提供以下几个表的关键信息：销售表：卡号、销售店ID、销售日期、产品名称、产品价格、销售数量、销售金额、折扣等信息。产品表：产品ID、产品名称、建议零售价、实际销售价、一级类别、二级类别、三级类别、四级类别、品牌等信息。客户表：卡号、发卡店ID、城市、号码、邮箱、企业或个人标识、企业名称、所在行业、地址等。零售店表：店ID、店名、所属城市、店等级等。其中销售表、产品表、客户表比较重要，而产品表梳理对数据分析及数据挖掘团队而言，是做好项目的关键，必须要耗费大量的时间。第三、与零售商明确数据挖掘目的，能够让分析团队与零售商之间获得更大的信任，同时有利于项目的顺利开展。成熟的分析团队，比较关注零售商的商业出发点，从客户商业价值出发，抓住客户关注点，一点一点地做好相应的落地分析工作。客户最常见想让数据帮助其解答的几大问题：如何让活跃的客户购买更多的产品，最大程度地释放其价值？如何唤醒沉默客户，让其转化为活跃客户？哪些客户是我的重点客户群？其有什么样的特征？哪些重点客户流失了？为什么流失？后期怎样开展挽留手段？……第四、通过数据开展客户细分，明确各个群体的特征。对于零售数据而言，必须要深入零售行业两大客户群：企业及个人。企业客户的特征和个人客户的特征有很大的区别。企业特征主要表现：采购量比较大，经常进行团购或批发，销售量和销售额都比较大，为零售商的重点客户群。尽管数量不多，但是却贡献了零售商的60%以上的销售额。而企业的行为经常有：超大型采购、中型采购、一般采购。对企业数据挖掘，需要深入了解企业的所属行业、采购额度、采购规律、采购产品偏好、是否流失、流失的原因调查等信息，有助于帮助零售商开展相应的营销策略。对于个人，则需要关注哪些是活跃客户、哪些是新增客户、哪些是沉默客户、客户价值是怎样的、哪些节日是重点高峰期、偏好的产品是哪些等等，这些有助于零售商开展销售、备货等工作。第五、结合5W1H分析法开展零售分析与挖掘。What：销售情况怎么样？有多少用户？来了多少次？每次消费多少钱？买了什么东西…….Where：哪些门店销售最好？为什么呢？（交通、地区等） ……When：哪个月份销售得最好？哪个节日是销售高峰期…….Who：是哪些客户？有什么样的特征？偏好买哪些产品？产品规格是怎么样的…….Why：为什么买哪些产品？为什么买那么多?会不会继续购买…….How：怎样提高客户重购？怎样唤醒客户？怎么进行交叉销售？怎样帮助铺货……第六、协助零售商开展营销活动设计、营销活动执行、营销评估与优化。因为数据挖掘是一个闭环的流程，不是撰写挖掘报告、输出营销客户名单就是项目成功的，必须协助零售商开展相应的营销设计、营销活动执行、营销评估及优化工作。从而确保数据挖掘有效落地，为客户真实产生商业价值，扩大生意规模。营销活动设计常有：优惠打折、派发试用装、赠送礼品、多倍积分等，可以通过不同的细分客户群有针对性地开展不同的营销活动，并计算不同群体及不同活动的投入产出比，便于后期不断优化数据挖掘规则。第七、关键成果固化IT系统，实现数据挖掘成果固化落地。对于零售商而言，数据挖掘是个不大不小的投入，对于关键的成果输出，总希望能够把成果规则进行IT固化，实现自动代替手工操作，这个时候经常需要搭建一个成果固化模块或系统，让数据挖掘能够最大限度帮助企业。

1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

大数据的核心：数据挖掘大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。我们列一下要谈论的话题：1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？3、数据挖掘的过程4、你应理解的统计学5、数据描述与预测：剖析与预测建模6、经典的数据挖掘技术7、各类算法8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘9、具体的案例分析什么是数据挖掘？是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。相反，在业务策略上必须包含：1、数据收集。2、为长期利益分析数据。3、针对分析结果做出分析。CRM（客户关系管理系统）。在各行各业中，高瞻远瞩的公司的目标都是理解每个客户，并通过利用这种理解，使得客户与他们做生意更加容易。同样要学习分析每个客户的价值，清楚哪些客户值得投资和努力来保留，哪些准许流失。把一个产品为中心的企业转变成以客户为中心的企业的代价超过了数据挖掘。假设数据挖掘的结果是像一个用户推荐一个小首饰而不是一个小发明，但是如果经理的奖金取决于小发明的季度销售量而不是小首饰的销售量（即便后者更为有利可图或者收获长期盈利更多的客户），那么数据挖掘的结果就会被忽视，这就导致挖掘结果不能产生决策。

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数据挖掘工作是一个要求比较高的工作，这是由于数据挖掘是为数据服务的，因此必须做到万无一失才能使得结果符合真正的客观实际，那么数据挖掘工作的要求都有哪些呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。首先我们给大家讲一讲对数据的要求。由于大多运营商现有的面向事物的数据在质量、完整性和一致性方面存在很多问题，因此在利用这些数据进行数据挖掘之前，必须先对其进行抽取、净化和处理。那么数据挖掘工作对人员素质的要求是什么呢？统计数据挖掘分析系统必须与实际紧密相联，在数据挖掘的多个环节中，都要求使用和分析人员不光具备数据挖掘的相关知识，还必须有对企业经营管理流程和行业背景的深刻理解。统计数据挖掘存在较长的应用周期，数据挖掘所发现的知识和规则必须让决策者理解并采纳，才能将知识转化为生产力，并通过实践不断检验和完善数据挖掘所产生的模型和规则，以使模型更具实用价值。就目前而言，正随着社会经济的日益发展和改革的不断深入,无论是各级政府,还是社会公众对统计工作的要求越来越高。因此,作为统计工作的重要组成部分的统计分析工作,也必须跟上时代发展的步伐,切忌时效性和针对性不强、数字文字化、结构不严谨等问题,那么如何解决或避免出现这些类似的问题呢？具体的要求就是下面的内容。第一就是坚持实事求是的原则要发挥统计分析的作用,很重要的一条就是要坚持实事求是的原则,如实反映情况,否则,统计服务、统计监督都只会成为一句空话。要如实反映情况。第二就是统计数字要准确,统计分析是用统计数字做为主要依据的,只有正确的统计数字,才有可能得出符合实际的结论。第三就是要尊重客观实际,切忌主观臆断,要有全局观点,切忌片面性,统计信息要具有代表性,能反映社会经济运动本质特征及其变化。第四就是紧扣社会和经济发展的主旋律,突出时代特色由于统计分析的主要服务对象是各级党政领导,因此,统计分析在立意和内容方面,必须牢牢把握社会经济发展的主流,紧紧围绕党和政府的中心工作开展分析。通过这篇文章我们给大家介绍了数据挖掘工作的要求的相关内容。数据挖掘是一项对从业人员的素质有超高要求的工作，正是由于这些要求，数据挖掘工作才有了很大的进展，只有满足了这些要求，我们才能够做好数据挖掘工作。

数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 1.对计算机编程能力的要求不同一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、SPSS、SAS等成型的分析工具，这些工具已经可以满足大多数数据分析的要求。而数据挖掘则需要一定的编程基础。在做数据仓库组建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时，常常需要工作人员亲力而为地从ETL开始处理原始数据，因此对计算机水平有较高要求，并且更偏技术方向。目前从事数据挖掘相关工作的人大多都隶属于计算机系。2. 侧重于解决的问题不同数据分析主要侧重点在于通过观察数据来对历史数据进行统计学上的分析；而数据挖掘则是通过从数据中发现“知识规则”来对未来的某些可能性做出预测，更注重数据间的内在联系。3. 对专业知识的要求不同一名数据分析师，必须要对所从事的行业有较深入的了解，并且需要将数据与自身的业务紧密地结合起来。当然，除了需要了解本行业之外，还应当懂得统计学、营销学、社会学、心理学、经济学等方面的知识。假若能对数据挖掘等相关知识有所了解会对工作更有帮助。而想要成为优秀的数据挖掘工程师，则需要拥有良好的统计学知识、数学能力、编程能力，熟悉数据库技术、数据挖掘的各种算法，并且要能够根据不同的业务需求，建立相应的数据模型并将模型与实际相结合，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。相比而言，数据挖掘在广度上稍逊于数据分析，但在深度上，数据挖掘则更胜一筹。二者的相似之处不论是数据分析师还是数据挖掘师，数据都是他们赖以生存的重点，假若搜集不到数据或者没有足够的数据作为支持，那么将无法进行相应的工作。并且他们都需要掌握相关的统计学知识，并且对数据都需要有较高的敏感性。虽说数据挖掘与数据分析有所不同，但是很多时候，数据分析师与数据挖掘师也会需要做对方的工作。做数据分析时需要用到数据挖掘的工具和模型；做数据挖掘项目时同样需要他们懂业务、懂数据，并且需要他们能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案。因此二者在职业上并没有明显的界限。数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）u2022数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。u2022约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。u2022对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。u2022结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。 数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。 数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。关于数据挖掘，涉及的主要方法主要有：数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。 主要使用的工具有：R语言，SAS，weka，SPSS Modeler(Clementine)等，可参考几款开源的软件：http://www.i***.com/news/4693大数据与云计算时代，现代金融，零售，生物医学，互联网等行业中，数据挖掘已成为价值评估，指导决策不可忽视的营销技术。成功案例： u2022沃尔玛啤酒与尿布 u2022数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分 u2022数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度

专业的数理知识熟练的数据库技术熟练的分析工具软件技能熟悉理解业务知识PPT写作技术报告讲解技能能算能分析能写能讲

数据挖掘名词解释数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。数据挖掘是数据库中知识发现不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想来自统计学的抽样、估计和假设检验，人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。数据挖掘方法论1、业务理解从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划。2、数据理解数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设。3、数据准备数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。

总结一下主要有以下几点：1、计算机编程能力的要求作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。2、在对行业的理解的能力要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。3、专业知识面的要求数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。sc-cpda数据分析公众交流平台

这东西还能考证呢？具体说说

数据挖掘领域是一个独特的行业，通常的招聘面试方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时，公司一般关注以下三个方面：他聪明吗？聪明意味着能透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。他能否专注于项目？专注意味着在各种困难的环境内，仍能独立或合作完成项目。他是否能与团队一起工作。团队合作需要很好的沟通能力，工作中涉及到的概念、问题、模型、结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质，需要一小时的面试，主要通过以下五个环节：1、简介如同交谈之初的寒暄一样，简介是使候选人放松下来。可以先介绍一下公司本身的情况，再回答对方的一些疑问。如果问题很复杂，可以将回答放到面试的最后阶段再处理。2、关于数据挖掘项目这是最为重要且耗时的面试阶段，询问候选人最近接手的数据挖掘项目的情况和处理方式。要提问的方面包括：他一开始是如何描述这个项目的项目持续了多长时间这个项目的关键问题是什么问题是如何得到解决的在数据挖掘项目中最为困难的阶段是什么最有趣的阶段又是什么在他眼里，客户是怎么样的团队的其他成员又是如何表现的从中获得了什么样的经验在这个面试阶段，不仅要提问关于“what”的问题，还要很多关于“why”的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能面对客户，清晰的论证并支持其提出的观点。3、关于数据挖掘的流程考察候选人对于工作流程的认识是必要的，如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范（CRISP-DM）意味着好兆头。有很多时候，候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新，但是创新也需要建立在坚实在流程标准之上。因为它可以保证我们不会出现大的纰漏。必要的时候，可以用白板让候选人画出流程图。并让他评价这些工作中最为重要或需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成，反复的提炼问题、建立模型的情况是经常遇到的。另外可以在某个挖掘流程进行深入考查，例如询问对方如何避免过度拟合，如何从大量的候选变量中进行筛选，如何评价或比较模型的效果。4、解决问题软件公司的面试一般会包括“编码测试”，考查数据挖掘工程师也应该如此。一种可以参考的作法是提供一份存在缺陷的分析报告。让候选人对报告进行研究，表达报告中结论的意义，提出其中所存在的问题或不足，提出改进或补救的方法。5、收尾在面试的最后阶段，需要回答候选人的其它提问，并使之相信本公司在本行业中的优势地位，以及在职业生涯中的作用。在完成面试后，需要立即将面试记录进行整理存档。

职业生涯

先后主持了4项国家863重点项目、6项国家自然科学基金项目（含一项重点项目），及多项重要的科学研究项目 项目时间项目名称担任职务基金类型2015-2018　　基于DEM的黄土沟壑谱系研究 项目负责人国家自然科学基金2012-2015　　DEM地形纹理的理论与方法研究项目负责人国家自然科学基金2010-2013基于DEM的黄土高原地貌形态空间格局研究项目负责人国家自然科学基金重点项目2010-2012数字地形分析并行技术与中间件项目负责人国家科技部863重点课题2009-2010地理空间的三维建模和分析软件及其应用示范-空间分析协作课题负责人国家科技部863重点项目2007-2009　　高保真数字高程模型构建关键技术研究项目负责人国家科技部863项目2007-2009基于DEM的黄土高原地面坡谱研究项目负责人国家自然科学基金2003-2005　　不同空间尺度数字高程模型地形信息容量与转换图谱项目负责人国家自然科学基金2002-2003多源空间信息数据挖掘项目负责人国家科技部863课题2000-2002数字高程模型不确定性及其对应用的影响项目负责人国家自然科学基金

你的某个变量的分组数目太少了，不能去做某些分析，核实原始数据并修改吧

数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异 ，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：1. 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。2. 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。3. 学费性价比高一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。

大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考 1.基于大数据挖掘的虚拟医药科研案例 数据挖掘发展到今天，按照时下的概念应该到了“大”数据挖掘的时代了。我们还是先从几个相关案例开始吧。 1.1 虚拟临床试验-大数据采集 我们首先来看这样一个案例。2011年06月，辉瑞制药有限公司宣布开展一项“虚拟”临床研究，该项研究是一个得到美国食品和药物管理局批准的试点项目，首字母缩写为“REMOTE”。“REMOTE”项目是在美国开展的第一项病人只需使用手机和互联网、而不用重复跑医院的临床研究，该项目的目标是要确定此类“虚拟”临床研究能否产生和传统临床研究一样的结果。而传统的临床研究要求病人住在医院附近，并且定期前往医院或诊所进行初次检查和多次后续检查。如果这一项目有效，那它可能意味着全美国的病人都能参加今后的许多医学研究。这样一来，原先的科研项目中未得到充分代表的群体将得以参加，数据收集速度将大大加快，而且成本也很可能会大幅下降，参与者退出的几率也很可能会降低不少。 从上例中，我们可以看到，利用互联网可以收集远远大于传统临床科研样本数目的超大量病人的临床数据，而且其中有些临床数据可能来自于更加便捷的可穿戴健康监测设备。如果这样的研究，在科研设计严谨、质量标准得到有效执行、各种误差得到有效控制的情况下，科研的效率和成果的可信度可以显著提高。正如辉瑞公司首席医疗官弗蕾达?刘易斯-霍尔所说的：“让更多样化的人群得以参与研究有可能会推动医学进步，并为更多的病人带来更好的疗效。” 1.2 虚拟药物临床试验-大数据挖掘 我们再来看另外一个案例。1992年，抗抑郁药物帕罗西汀（Paxil）获准上市；1996年，降胆固醇药物普拉固（Pravachol）正式开售。两种药品生产企业的研究证明：每种药物在单独服用时是有效且安全的。可是，患者要是同时服用两种药是否安全，没有人知道，甚至很少有人想过。美国斯坦福大学的研究人员应用数据挖掘技术分析了数万例患者的电子病历后，很快发现了一个出人意料的答案：同时服用两种药物的患者血糖含量较高。这对于糖尿病患者来说影响很大，过多的血糖对他们来说是一种严重的健康威胁！科学家还通过分析血糖检测结果和药物处方，来寻找隐藏的规律。 对于单个医生来说，他所经历的同时服用这两种药物的病人是很有限的，虽然其中可能有少数的糖尿病患者莫名其妙地血糖升高了，但医生很难意识到这是由于病人同时服用了Paxil和Pravachol造成的。因为这是一种掩藏在大数据中的隐含规律，如果不是有人有目的地专门研究Paxil和Pravachol联合用药的安全性的话，个体医生是很难揭示这个规律的。但是，临床药品成千上万，我们怎么可能对任意组合的两、三种药联合应用的安全性和有效性进行逐一研究呢？数据挖掘很可能是一种有效的、快速的、主动式的探索多种药联合应用问题的方法！ 研究者不必再召集患者去做临床试验，那样做的话花费太大了。电子病历及其计算机应用的普及为医疗数据挖掘提供了新的机遇。科学家不再局限于通过召集志愿者来开展传统的课题研究，而是更多地从现实生活中的实验中，如日常的大量的临床案例中筛选数据并开展虚拟科研，这些并非来自计划的课题立项的实验数据保存在许多医院的医疗记录中。 类似本案例，应用数据技术使得研究人员可以找出在药物批准上市时无法预见的问题，例如一种药物可能对特定人群产生怎样的影响。另外，对医疗记录的数据挖掘不仅将为研究带来好处，还会提高医疗服务系统的效率。 1.3 虚拟药物靶标发现-知识发现 我们再看看这样的一类研究。通常新药研发的过程都比较漫长,投入巨大，风险也很高。有数据表明，新药研发的平均时间长达15年,平均耗费超过8亿美元。但是,由于药物疗效的不佳和毒副作用太高，使得许多药物的研发经常在临床阶段就失败了，造成了巨大的经济损失。作为药物研发的源头,药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有举足轻重性的作用。随着生物信息技术的不断发展,以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长,应用数据挖掘技术结合传统生物实验技术,可为药物新靶标的发现提供新的技术手段,为靶标识别预测提供新的方法。构建药物靶标数据库，利用智能计算技术和数据挖掘技术对现有的药物靶标数据开展深入探索，以期发现新的药物靶标正是这样一类研究，我们也称之为药物靶标的知识发现。 传统的药物靶标的发现，通常大都是通过大量的、反复的生物化学实验来实现的，不仅成本高、效率低，成功率也很低，犹如瞎子摸象一样，不好掌握方向。而应用数据挖掘这一自动的、主动的、高效的探索技术，可以开展虚拟药物靶标发现，不仅大大加快了药物靶标发现的进程，而且大幅减少了生物化学实验的次数和成本，同时也提高了传统生化实验的成功率。 2. 数据挖掘在虚拟医药科研上的应用 大数据时代，医药研发面临更多的挑战和机遇，为了更好的节约研发成本，提高新药研发成功率，研发出更有竞争力的新药，可以应用数据挖掘技术开展虚拟医学科研和药物研究。数据挖掘在虚拟医药科研上的应用，可以总结为如下几个方面。 2.1 通过预测建模帮助制药公司降低研发成本提高研发效率。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。 2.2 通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议。例如: 通过聚类方法对患者群体进行聚类，寻找年龄、性别、病情、化验指标等方面的特征，判定是否满足试验条件，也可以根据这些特征更好的设立对照组。 2.3 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。通过关联分析等方法对试验数据进行挖掘可能会发现事先想不到一些成果，大大提高数据的利用程度。 2.4 实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒。药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防。通过聚类、关联等大数据挖掘手段分析药品不良反应的情况，用药、疾病、不良反应的表现，是否跟某种化学成分有关等。例如不良反应症状的聚类分析，化学成分与不良反应症状的关联分析等。另外在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。 2.5 针对性药物研发：通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化药物。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。很多情况下，病人用同样的用药方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对同病种的不同的患者研发不同的用药，或者给出不同的用法。 2.6 对药物化学成分的组合和药理进行挖掘，激发研发人员的灵感。例如针对于中医药物研发，用数据挖掘手段对于中药方剂和症候进行分析研究，探讨方剂和针对症状之间的联系，从功效、归经、药性和药味等方面进行分类特征分析。 3. 虚拟药物临床试验分析系统 现在越来越多的临床科研和药物临床试验都是从日常的临床工作中生成的大数据中经过严格的条件筛选来提取数据的。正如我们在本文1.1和1.2中提到的案例一样，所谓虚拟药物临床试验，是以更广泛的临床数据采集，和从海量的医院电子化的病历中按照事先的设计需求经过严格的条件筛选来开展的，虽然是虚拟的方法而不是传统的方法，这种药物临床试验研究有样本代表更广泛、成本低、效率高、研究成果更丰富等优点。采用虚拟研究的方法可以完全替代某些传统的药物临床研究，也可以作为某些传统的药物临床研究的预试验或探索性研究，以使真正的药物临床研究工作多、快、好、省。我们现在来看一下虚拟药物临床试验分析系统是如何工作的。 3.1 虚拟药物研究的基本思路 1、建设药物临床试验数据仓库，充分整合和积累的临床数据和药物应用数据。 2、设计、选取药物临床试验的观察组样本与对照组样本。 3、应用数据挖掘技术探索药物对于疾病治疗的效果和产生的副作用。 4、应用统计学技术进行药物临床试验效果的推断和评价。 3.2 建立药物临床数据仓库 建设药物临床试验数据仓库有两种途径，一种是通过经典的药物临床试验设计来定制化和采集相关数据，传统的方法主要记录在纸质文档上，也有专门数据录入软件，这种方法采集的数据是按照预先设计进行的，直接形成药物临床试验的专用数据，但通常样本数据量不会太大；另外一种是将医院大量的、历史的临床用药数据进行抽取、变换、装载，然后充分整合积累的其他临床数据和药物应用数据，形成药物临床试验数据源，为生成药物临床试验数据提供支撑，这样的样本数据量可能很大，我们后面演示的方法就是采用种数据进行“虚拟”样本筛选和分析的。 3.3 药物临床试验样本设计 药物临床试验样本根据药物研究的需要可以有很多设计，例如单因素单水平设计，单因素两水平设计，单因素多水平设计，配对设计设计，区组设计设计，重复测量设计等。我们这里以两因素区组设计为例来介绍一下样本筛选。本例仅以方法演示为目的，不考虑严格的医学专业意义。 本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用，共有三种药物，分别为倍他乐克、诺和灵、硝酸异山梨脂。区组因素为年龄，分了三个年龄段。观察指标为血钠。我们科研设计按照“三要素、四原则”进行数据筛选。所谓“三要素”是研究人群，处理因素和观察对象。所谓四原则是指随机、对照、重复、均衡等原则。按照如下图一的输入条件，可以将数据集筛选出来，然后再用统计分析工具进行统计分析。 3.4 药物临床数据挖掘 应用数据挖掘技术不仅可以提高药物临床数据的利用程度，而且可以探索和发现药物临床应用中的新的积极作用和新的消极作用。利用多种数据挖掘方法分析临床试验数据和病人的电子化数据，可以确定药物更多的适应症和发现未知的副作用。在对临床试验数据和病人记录进行挖掘分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的推广应用。通过对药物试验数据进行挖掘可能会发现意想不到一些成果，大大提高数据的应用效益。 如本例，我们使用数据挖掘的方法深入研究药物对于实验室指标的影响。探索和发现药物临床应用中的正负影响，可以通过观察病人用药前后的很多医学特征和生理指标来进行，而观察更加客观的各种实验室指标是很多药物研究的必备设计之一。下面是一个应用倍他乐克药物治疗冠心病的研究，我们应用了数据挖掘的有关技术分析了倍他乐克的血药浓度的变化对病人各个实验室指标的影响，如下图二，显示了部分实验室指标的影响结果。 以上结果需要与临床医务人员以及药物研究人员共同探讨。在刨去了各种人为因素以及业务系统客观影响因素之后，我们可以发现先前未知的倍他乐克对病人生理指标的影响，其中有些影响在医学上可能是积极的，而有些影响在医学上可能是反面的。 3.5 统计分析设计 虚拟药物临床试验分析系统的统计分析模块，包含了药物研发中常用的统计分析方法，如T检验、方差分析、相关分析、回归分析、非参数检验等，设计思路按照统计学思维，首先对数据进行验证，根据验证结果选择统计分析方法。下面我们以重复测量设计为例进行说明。 本研究的疾病为动脉硬化心脏病，处理因素为药物应用倍他乐克，观察指标为我们从数据挖掘中发现有影响的血钾指标。我们可以使用3.3提供的模块对筛选的样本进行提取和分析，也可以从本模块直接选取所需的数据并分析。重复测量分析有两种方法，一个是Hotelling T2检验，另一个是方差分析，本系统提供了这两种统计检验方法。 部分样本数据如下图三所示： 这里，我们仅观察一下方差分析方法的结果输出，如下图四所示。 从图中我们可以看到，根据P值得到：处理因素“倍他乐克”药物对血钾起作用，测量时间对血钾有影响，处理因素和测量时间有交互影响。从而验证了我们应用数据挖掘得到的结果。 4. 数据挖掘在中药研发上的应用 以上内容，我们重点是以西药的研究应用为例来说明以数据挖掘为特色的虚拟医药研究的方法。其实，数据挖掘和虚拟药物研究还非常适合于中医中药的研究工作，因为中医学本身是一个经过几千年不断摸索、积累和验证的、知识体系庞大的、具有完整理论体系的医学科学，但我们还需要应用现代知识不断地深入理解、挖掘、提高和应用，以便与现代科学能更好地融合。而数据挖掘正是探索和解释中医学奥秘的有力工具！ 国内许多单位也开展一些中医中药数据挖掘的局部性的尝试。现在，我们就将这些数据挖掘在中医中药研究中的尝试加以汇总，分列如下： 1、中药配方中的文本数据挖掘； 2、对“药理”起关键作用的“有效成分”——单体或化学成分的挖掘； 3、中药方剂配伍规律的数据挖掘与研究； 4、方剂配伍物质基础与药效如(证侯、症状)关系的数据挖掘； 5、方剂配伍的用量与方剂效用级别间的关系(量效关系及模型) 挖掘； 6、中药药性理论与中药有效成份的关系挖掘； 7、方剂中各药味间的相关性挖掘； 8、相似病症的隐含相似关系挖掘； 9、同种疾病不同药方的相似性和差异性的挖掘和研究。 10、数据挖掘用于不确切病症的分类和研究。

数据挖掘算法工程师岗位职责 　　在现在的社会生活中，岗位职责使用的频率越来越高，制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。一般岗位职责是怎么制定的呢？下面是我收集整理的数据挖掘算法工程师岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。 数据挖掘算法工程师岗位职责1 　　岗位职责： 　　负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植 　　负责算法计算性能优化，并推动其上线应用 　　基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略 　　应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中； 　　跟踪新技术发展，并将其应用于产品中 　　协助其它技术人员解决业务及技术问题 　　 任职资格： 　　熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式 　　具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验 　　擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化 　　熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架 　　具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等） 　　熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的"实际工作经验 　　对数据结构和算法设计有深刻的理解 　　具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模 　　良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律 　　优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情 　　良好的团队合作精神，较强的沟通能力 数据挖掘算法工程师岗位职责2 　　1、通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、销量预测、风险控制等系统 　　2、参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化 　　3、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验 　　4、调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用 　　 任职资格： 　　1、熟悉Java、Scala或Python编程语言，有Java多线程、AkkaActor编程经历者优先。 　　2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及数据可视化等方面者优先 　　3、拥有基于MapReduce的分布式编程思想，熟悉常用的机器学习算法，如：决策树、SVM、聚类、回归、贝叶斯、神经网络。且有上述算法的分布式实现与优化经验者优先 　　4、熟悉大规模分布式系统理论，研读过mllib/mahout/H20/TensoFlow等源码，在项目中将分布式算法应用到业务当中者优先。 　　5、较强的英文文献阅读理解能力，相关文档编制能力 数据挖掘算法工程师岗位职责3 　　 工作职责： 　　1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据 　　2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等 　　3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为，建设用户画像 　　4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题 　　 任职要求 　　—计算机、数学，统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历，5—10年以上或相关工作经历 　　—精通1—2种编程语言（Python或Java），熟练掌握常用数据结构和算法，具备比较强的实战开发能力，能带领团队共同进步。 　　—具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究 　　—熟悉数据挖掘相关算法（决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯） 　　—具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通能力 　　—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架 　　—优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力 　　—有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经验者优先 ;

人工智能是计算机科学的一个分支，它主要是模拟人的智力，因此主要的研究领域为机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。而人工智能自从出现以来，不管是理论还是技术都在不断的完善，因此使用范围也都在不断的增加，可以想象的到，以后智能化的产品，将会层出不穷。人工智能主要是模拟人类的智慧，所以它的智力虽然不太高，但是依然有很大的作用。人的大脑是非常复杂的，所以想要完全的模拟基本不可能，也是由于这些，人工智能是研究或者是开发都非常有挑战性，想要应聘人工智能相关的工作必须要清楚地知道计算机知识、心理学以及哲学等。人工智能可使用领域比较广泛，就比如机器学习，计算机视觉等等。其实，用一句话总结的话，就是人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 还有大数据，这个名字主要出现在IT的行业，可以简单的理解为不能在短时间内使用常规软件工具来进行捕捉、管理以及处理的数据集合，必须要结合新的处理模式才可以有很好的决策力、洞察力以及流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。以上的介绍就是这两者最大的不同之处，其实不管是大数据还是人工智能都是一个非常不错的行业，不过因为现在人们对生活要求的越来越高，更注重一些科技的产品，所以人工智能还是更为的受欢迎一些，而人工智能带来的收益也是非常不错的。下面就分享一些它们的专业知识，可以了解一下。其实人工智能需要的知识主要就是有python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、Kaggle实战、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理到进阶实战、自然语言处理项目、数据挖掘项目等几大内容。而大数据需要知识是JavaSE、数据库、Web前端、JavaEE、高级框架、框架强化阶段等等。

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典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探 索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

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首先，机器学习，是让机器通过数据内在的联系，学习其中的内在规律，得到一个可以实际使用的模型，这个模型可以解决某一类数据在实际使用中的规律发现，趋势走向，分类预测，聚类分析等等。其次，大数据，这个概念就更大了，这不仅仅是一项技术那么简单了，他是集数据使用方向，大量、多维度数据处理技术，云存储，云计算等多项先进技术的综合性学科。说具体些，这是把各类实际生活中产生的大量，多维度数据做处理，并产生更大价值的应用型学科，和生活生产紧密相关的实用技术。第三，数据挖掘，这个顾名思义，从数据中挖掘我们想要的信息，帮助我们提高生产力，所有的技术都是以提高生产或推动别的技术革新为基础的。数据挖掘是上世纪80年代兴起于美国的一门学科，和机器学习相比，他更偏重于数据，会结合统计学的知识，涉及关联，分类，聚类等核心技术。第四，嵌入式，这个我的了解比较粗浅，你大致参考，说的不对请谅解：嵌入式系统的定义：“用于控制、监视或者辅助操作机器和设备的装置”。从应用对象上加以定义，嵌入式系统是软件和硬件的综合体，还可以涵盖机械等附属装置。国内普遍认同的嵌入式系统定义为：以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。最后回到你的核心，和机器人有什么关系，首先，机器学习是一门综合性学科，他设计机器人的行为决策选择，这一部分和数据挖掘有相容部分。其次大数据前面也说了，是一个很宽泛的概念，他在机器人上的应用肯定是设计机器人的信息存储，云计算相关领域。而嵌入式，这个和机器人相关性比较大，通过嵌入式系统，可以提高机器人的可操作性能。最后的最后，机器人行业是未来市场空间非常巨大的行业，同学加油，前途无量。

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，数据仓库是必须最终拥有的市场武器。通过它可以更多地了解客户的需求以及处理这些需求的方法。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。作为专门管理企业前台的客户关系管理为企业提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统，帮助企业充分利用其客户管理资源，也为企业在电子商务时代从容自如地面对客户提供了科学手段和方法。建立和维持客户关系是取得竞争优势的唯一的最重要的基础， 这是网络化经济和电子商务对传统商业模式变革的直接结果。 1 客户关系管理（CRM） 1.1 内容 CRM的概念由美国Gartner集团率先提出。我们认为，CRM是辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的理论、实践和技术手段的总称。它既是一种国际领先的、以“客户价值”为中心的企业管理理论、商业策略和企业运作实践，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的管理软件。 客户关系管理（CRM）源于以“客户为中心”的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人士提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”，使企业得以提供更快捷和周到的优质服务、提高客户满意度、吸引和保持更多的客户，增加营业额。通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。 1.2 CRM解决方案的组成 CRM作为企业管理系统软件，通常由以下三部分组成： （1）网络化销售管理系统（Sales Distributor Management，SDM）。该模块以市场和销售业务为主导，对销售的流程进行了详细的管理，是销售管理人员进行管理和销售业务员销售自动化的重要工具。它实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理，销售管理人员可以随时对销售情况进行分析，具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合查询功能、综合统计功能。 （2）客户服务管理系统（Customer Service Management，CSM）。该模块主要对企业的售后服务进行管理，加快售后服务的响应速度，提高客户满意度，对服务人员进行考核，加强对产品质量的监督。 客户服务系统最典型的代表就是呼叫中心环境，通过呼叫中心环境布署并且实现基于电话、Web的自助服务。它们使企业能够以更快的速度和更高的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下，客户忠实度和是否能从该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务，因此，客户服务和支持对许多企业就变得十分关键。 （3）企业决策信息系统（Executive Information System，EIS）。随着电子商务时代的到来， 各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的本质状况。但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。 1.3 CRM的实施 CRM项目的实施可以分为3步：①应用业务集成。将独立的市场管理，销售管理与售后服务进行集成，提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合，实现业务数据的集成与共享；②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析这将使企业受益匪浅。对数据的分析可以采用OLAP的方式进行，生成各类报告。也可以采用业务数据仓库（Business Information Warehouse）的处理手段，对数据做进一步的加工与数据挖掘，分析各数据指标间的关联关系，建立关联性的数据模型用于模拟和预测；③决策执行。依据数据分析所提供的可预见性的分析报告，企业可以将在业务过程中所学到的知识加以总结利用，对业务过程和业务计划等做出调整。[page] 2数据挖掘 2.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其它信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下步骤组成： ①数据清理；②数据集成；③数据选择；④数据变换；⑤数据挖掘；⑥模式评估；⑦知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。 2.2数据挖掘在CRM中的应用 比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以在以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域与阶段得到应用。 2.2.1 关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90％的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。 2.2.2 序列模式分析 序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集， 挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。 2.2.3 分类分析 设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。 2.2.4 聚类分析 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 3 结束语 应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始。这个数据仓库，里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应该有相应的市场竞争对手的相关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据，辅助用户快速作出商业决策。用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。

数据分析师作为一个越来越炙手可热的行业，主要职责包括： 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求； 2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；

1、美国的研究生 准备托福 GRE是少不了的啊尤其是你这样种还需要申请奖学金的情况，语言成绩必须考高分。2、美国的奖学金设置从本科到博士阶段是递增的，只能说博士的几率大些，种类多谢，但是不存在说硕士就没有奖学金的啊。3、当然希望申请研究生全额奖学金是非常困难的，不过美国的奖学金种类很多的啊，政府，地方，院校等各级奖学金。助学金种类繁多。至于难度不是你现在去考虑的问题，你需要把大学的每科成绩考好，以后的GPA就会比较高。把语言拿下，考取高分。多参加社会活动锻炼，提高个人综合素质，申请奖学金就问题不大了。当然你的不时的了解相关的留学与奖学金申请行情，正如你所说，很多大学的网站上都有相应的申请要求，你可以不时的去浏览一下！祝好运 谢谢！希望对你能有所帮助。

《数据挖掘与数据化运营实战》（卢辉）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1Oi21N0aE1IwJezFAWXtNRw 提取码: gjac书名：数据挖掘与数据化运营实战作者：卢辉豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6页数：276内容简介：《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。作者简介：卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

很多人都开始关注数据分析，这是因为数据分析行业十分有前景。而学习数据分析需要学习数据挖掘，其中学习数据挖掘需要掌握很多的知识。我们在这篇文章中给大家介绍一下数据分析以及数据挖掘需要学习的知识，希望能够给大家带来帮助。需要告诉大家的是，我们学习有关数据的知识的时候，一定离不开统计知识的学习，当然Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。这些都是学习数据挖掘的基本功。而数据挖掘中的朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识，SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然，我们可以直接套模型，R、Python这些工具有现成的算法包，可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法，最好去学习一些数学知识，也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。可以挖掘的数据类型有很多，具体就是关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合，每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段，并通常存放大量元组，比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象，并被一组属性值描述。那么什么是数据仓库呢？数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造。数据挖掘的工作内容是什么呢？数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。电商数据能给我们的业务什么样的推进，我们从这一点入手去思考。我们从中挑出一部分进行用户分群。关于数据挖掘需要学习的知识我们就给大家介绍到这里了，相信大家看了这篇文章以后对数据挖掘有了一个新的看法。其实数据挖掘的学习并非一日两日就能够完成，只有我们坚持学习，我们才能够有所收获。

《数据挖掘与数据化运营实战》（卢辉）电子书网盘下载免费在线阅读链接：https://pan.baidu.com/s/18Gb_1dbRvNqU92brWtZKqA 密码：dotm书名：数据挖掘与数据化运营实战作者：卢辉豆瓣评分：7.2出版社：机械工业出版社出版年份：2013-6页数：276内容简介：《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。海报：作者简介：卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。

数据挖掘应用：如何做好关联分析说起关联分析，也许是太过于专业了，但你应该听说过啤酒与尿布的典型案例，啤酒与尿布就是关联分析的典型，让无数的人都对该规则津津乐道，但这个都已经成为过去了，现在数据增长及产品增长飞速，会出现越来越多啤酒与尿布的规则指导市场运营。关联分析具体能用来做什么呢？可以一句话来概括：最大限度地从你口袋里面掏出更多的钱买我的产品。1.通过关联规则，推出相应的促销礼包或优惠组合套装，快速帮助提高销售额。如前面所说的：飘柔洗发水+玉兰油沐浴露、海飞丝洗发水+舒肤佳沐浴露等促销礼包；还比如全家里面推出的牛奶+面包、豆奶+面包的早餐组合。2.零售超市或商场，可以通过产品关联程度大小，指导产品合理摆放，方便顾客最购买更多其所需要的产品。最常见的就是超市里面购买肉和购买蔬菜水果等货架会摆放得很近，目前就是很多人会同时购买肉与蔬菜，产品的合理摆放也是提高销售的一个关键。3.进行相关产品推荐或者挑选相应的关联产品进行精准营销。最常见的是你在亚马逊或京东购买产品的时候，旁边会出现购买该商品的人，有百分之多少还会购买如下的产品，快速帮助顾客找到其共同爱好的产品。物以类聚，人以群分。例如，穷人一般和穷人在一起，富人也喜欢和富人在一起。还有数据挖掘的人喜欢和数据挖掘的人打交道，都离不开这些鸟道理。4.寻找更多潜在的目标客户。例如：100人里面，购买A的有60人，购买B的有40人，同时购买A和B的有30人，说明A里面有一半的顾客会购买B，反推而言。如果推出类似B的产品，除了向产品B的用户推荐（因为新产品与B的功能效果比较类似）之外，还可以向A的客户进行推荐，这样就能最大限度地寻找更多的目标客户。如何做好关联分析呢？1.必须进行大量的产品梳理工作，区分不同等级的层次关系，并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。一般的企业，其产品不会很多，就比如P&G的产品或者其SKU数（库存量），也不过是几千个，但产品梳理的标准是很重要的。产品标准过于粗放，对于后期的关联分析意义不大；产品标准过于细化，如涉及到SKU的层面的话，关联分析出的规则也不一定很理想。所以选定好一个比较合理的产品梳理规范，对于关联分析的结果精准程度很重要。如果对于大零售超市或商场，其SKU数一般都是几十万甚至上百万，产品梳理工作是一项很痛苦的工作，但如果要从数据角度进行产品运营，建议可以开展相应的产品梳理咨询项目，通过半年多的产品梳理，形成标准化的产品梳理流程及产品目录。过去的半年里，在对某商场的产品梳理时候，发现目前的产品体系还是漏洞百出，很多还是很不规范的。做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。2.建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。SPSS Clementine里面的关联分析模块，其实其对数据格式要求很严格，还是SAS的EM模块比较好用，纯图形化操作。3.请深刻理解关联分析中的三度：置信度、支持度、提升度，同时不能忽略产品规模。如果规则的提升度很高，但其相关的置信度很小，说明其市场规模很小。市场经营必须同时考虑市场规模大小及精准程度大小的两个维度。如果该规则真的很精准，但其受众客户就只有几百个，对于销售额而言，一点都没有影响。而另外一条规则虽然提升度不是很高，但其受众客户涉及了几万人，对该部分客户进行营销，能够有效地扩大规模，大幅提高销售额。所以后期的营销规则选取也必须要切合实际的商业应用。关联分析有哪些后遗症？1.注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。有些挖掘师或分析师在做出关联分析后，看到了几条提升度及置信度都很高的规则，就兴奋不已地告诉客户：我觉得产品A和产品B有很大的关联性，从数字上看，捆绑销售肯定能够取得很好的销售效果。当拿到这样的结果的时候，客户很镇定地说：“你不知道我们在某月的时候，大量开展了购买产品A即可免费赠送产品B的活动么？”杯具，坑爹。对于这个时候的挖掘师是很悲催的。在筛选关联规则的时候，必须对该企业过去一年开展的活动有了解，还必须对不同时间段的主推产品进行提前沟通，确保关联规则不受人为因素影响。2.注意产品之间的位置摆放是否有很大的影响。在零售大商场中，产品摆放的位置对产品关联销售会产生很大的影响的，因为关联分析就是为了更方便地让顾客找到其需要的产品，购买更多其需要的产品。人流比较大的两个相隔货架之间的产品关联性比较大，在很多项目中会发现不少的这样规则。但其结果表明了货架关联性比较大，摆放在一起就肯定比较合理的。但在进行关联分析的时候，客户更希望能从其他不相隔的货架之间找出更好的关联销售机会，这决定了后期的关联规则挑选难题。3.注意关联推荐的规则合理性及流失成本的大小。后期的关联推荐应用于主要是三个方面：1、重购：继续购买原来的产品；2、升级：购买更高档次的产品；3、交叉销售：购买相关的产品。如果该规则的客户本来是买了50块钱的产品的，发现关联规则里面出现了推荐其购买30块的同类型产品，这等于给客户降档推荐了，会让销售额大幅减少，销售机会白白浪费并且造成了损失，所以在进行关联推荐的时候，那些涉及到了降档的规则一定要剔除。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。

大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。如果我们想从数据(即认知)中提取某些规律，我们往往需要将数据分析与数据挖掘相结合使用。想要系统学习数据挖掘与数据分析，可详细了解CDA的相关课程。CDA数据分析师认证的课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。

示警的解释[give a warning] 用动作或信号让人 提高 警觉 鸣锣示警 详细解释 以 某种 动作或信号，对人发出警告或使人 注意 。 《元史·爱薛传》 ：“﹝ 大德 ﹞八年， 京师 地震，上弗豫。中宫召问：‘灾异殆下民所致耶？"对曰：‘天地示警，民何与焉。"” 清 纪昀 《阅微草堂笔记·滦阳消夏录一》 ：“尔父太横，姑示警於尔。”如：鸣锣（或鸣枪）示警。 词语分解 示的解释 示 ì 表明，把事物拿出来或指出来使 别人 知道：示警。示范。示弱。示威。示众。 示意 。 告示 。指示。请示。 对来信的敬称：赐示。 部首 ：示； 警的解释 警 ǐ 注意可能发生的 危险 ，戒备， 告诫 ：警卫。警世。警告。 警戒 。警备。 警惕 。警省（媙 ）（警惕 醒悟 ）。 需要戒备的 事件 或消息：警号。警报。警钟。 感觉敏锐，见解独到：警句。警觉（?）。机警。 国家 维持

电子商务代运营公司是一种为商家提供全面运营管理服务的专业机构，主要负责代理商家的电子商务平台运营工作。以下是电子商务代运营公司常见的服务内容：1. 店铺管理：代运营公司负责商家在电子商务平台上的店铺管理，包括店铺搭建、产品上架、价格管理、促销管理等。2. 销售管理：代运营公司通过制定销售策略、展开运营活动、进行商品推广等方式，帮助商家提高销售业绩，增加订单量和转化率。3. 库存管理：代运营公司负责监控和管理商家的库存情况，协助商家进行库存预警、补货计划等工作，确保库存充足且能及时配送。4. 物流配送：代运营公司与物流供应商合作，负责处理商家的订单和物流配送工作，保证订单准确、及时地送到客户手中。5. 营销推广：代运营公司负责制定并执行营销推广策略，包括广告投放、促销活动、优惠券发放等，提升店铺的曝光率和销售额。6. 售后服务：代运营公司负责处理客户的售后问题，包括订单退款、商品换货、投诉处理等，维护良好的客户关系。7. 数据分析与报告：代运营公司通过对销售数据、用户行为等进行分析，提供销售报告、市场分析等数据支持，帮助商家了解市场动态和优化经营策略。8. 品牌建设：代运营公司帮助商家进行品牌建设和推广，包括店铺形象设计、品牌宣传、口碑管理等，提升商家在电商平台上的品牌形象和影响力。电子商务代运营公司旨在帮助商家降低运营成本、提高销售效率和增强竞争力。具体的服务内容和范围可能因代运营公司的不同而有所差异，商家在选择代运营公司时应结合自身需求进行评估并选择合适的合作伙伴。

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1、在设计签名时，几个字要尽量靠拢。尽量形成连绵一体的整体感。2、笔画的共用。字与字之间的相同或相似的笔画可以共用，要自然而流畅。3、可以改变笔画的顺序，有的签名可以把笔画顺序倒过来，先写的笔画放到最后去写。4、找出夸张的那一笔画，放在最后一笔，可用由右向左折回和由左向右甩出。5、使用装饰性笔画，是为了签名整体更加和谐、匀称，更趋于一体化而添加笔画。欢迎与我交流。

求卖衣服的店名 1. 欧衣尚 或者 欧宜裳 取“哦!衣裳”之意 该名既彰显了主人和消费者的品位又朗朗上口，言简意赅，有利于招揽回头客，树立店铺在消费者心中的形象，拉近主人和消费者的距离。 2.流行前线 根据客户人群主要是面向,所以命名为学生流行代表时尚,符合女生的购物年龄和心理,而前线大有领先之意,即所销售之服装是先于别人的,购买了就可以做到人无我有,与众不同. 此外,命名流行前线,易读,易记,易辨,脱俗而不通俗.个人认为“流行驿站”也不错，驿站让人有放松的感觉。 3.依衣不舍 谐音“依依不舍”，说明您店里衣服质优价美，让人爱不释手。可以招揽回头客。 4.憩园??小驻(解释：小驻憩园，感受时尚) 伊??如你(解释：是“美丽如你”的含义) 南轩紫衣 依水??素馨 Aiyi+ +(解释：爱衣加加) 布可思“伊”(解释：意义取自“不可思议”的谐音，简单形象，令人过目难忘，而且其中也有“衣服思念你”的含义 5.衣见钟情/衣网情深/衣眉儿/衣见如故/千里挑衣/衣米阳光等都不错 服装店铺名称大全 服装店铺取什么名称？ 服装店铺名称大全供大家参考 1 佳蝶服饰 女装 3 卓多姿 女装 4 儿童世界 儿童服装、鞋子 5 花里巴拉童装 6 靓丽阁 男装 7 快乐小天使 童装 8 美女内衣包店 内衣、包 9 格外女装 女装 10 锦衣女人 女装 11 美思内衣 内衣 12 杰灵冰川羽绒服 羽绒服 13 北极新秀 内衣 14 奕霏服饰 女装、包、鞋 15 贰零零捌 男装外贸 16 锦艳丽 服装17 鱼儿空间 女装 18 靓女 服装 19 韩迪雅 服装 20 深度服饰 休闲服装 21 三枪内衣专卖 22 衣阔 服装 23 思嘉丽 时尚女妆 25 大男人服装店 中高档男装 26 星期日 毛衣、牛仔裤 27 奥林服装 牛仔衣裤 28 粉墨登场 服装 29 女人衣橱 女人味的衣、伞包 30 黛蜜儿 时尚女装 31 衣家 服装 32 蝶苑折扣店 服装 33 龙飞凤舞 出租舞蹈服装 如何取服装店名?服装店名称大全 .Ajg952 { display:none; } 开好服装店，有了个性的、吸引人的店名，就有了良好开端的熬头步，服装店名要和自己所卖服装的气焰派头相适应，可以体现经营定位和店家的价值取向。下面有几个服装店名供行将开店的XDJM参考：左岸，港角，NANA，倩影，衣加一，当时的风尚秀，红雨亭，风行坊，你我他；叫哪些驿站，哪些哪些空间，或者，哪些哪些坊。喜多多、唯一；苏菲小店、MM小店衣秀、型女、珍秀,魅惑,百衣百顺！秋水衣人！风袖薇香朴坊、锦衣堂、衣锦衣舍、锦瑟、美女的女人坊转角,卡卡,简单,青苹果,加衣站,秋水美女的女人,出格特,女孩百合,四季美人,蝶幻,歪酷,衣炫传说,一房公社、迷妮服饰个性服装店名1.小贵族童装竟品精品屋童装，扮饰品2.印象服饰当时的风尚，个性女装 3一频带女装4 INZ女装，饰品5时代尺码服装6依芙莎女装，首饰等7希野女装8 ff当时的风尚坊女装9纯衣柜女装10.凌轩衣阁复古的11.MY衣坊一语两层意思我的衣坊买衣服的坊12.心随衣动一语两层意思心随依动心随衣服动特色服装店名1.心心相衣2.衣生衣世3.相衣阁(与相依同音)4.标致堂5.靓衣轩6.衣家服装7.衣福舍韩国服装店名韩轲人韩汉江之滨韩流来袭济州岛太极拳风魔女变身热爆服装店名1.凌轩衣阁复古的2.MY衣坊一语两层意思我的衣坊买衣服的坊3.心随衣动一语两层意思心随依动心随衣服动1.小贵族童装竟品精品屋童装，扮饰品2.印象服饰当时的风尚，个性女装3一频带女装 4 INZ女装，饰品5时代尺码服装6依芙莎女装 开网店卖衣服叫什么名字好听 你好 流程说起来就是三步，步聚真的很简单的 首先你要有个账号，一会就注册了，这都不用说了吧 然后在上面找到开店的认正的地方，认正再认正， 是两个就对了,填写店铺资料,好了，就开店成功了 莪认为只要用心，就能取得好的成绩，做到像 我的网点之家 那样好。 这是莪心里的几点感受，希望对你有扶`助 有疑问或不懂的话，点我名看资料求助或追问私信都可以，一定第一时间支持你 我要开服装店 取什么名字最好 雨婷（温柔，聪明，漂亮） 怡香（香气怡人） 韵寒（即蕴涵） 莉姿（具有公主或王后的一切风度与姿色） 梦璐（如梦幻般的女孩，璐，谐音露，露字为日月结合的灵之美.智慧且不夸张） 沛玲（精神充沛，小巧玲珑） 灵芸（在功代，有一个叫薛灵芸的少女，长得容华绝世，貌赛貂禅，他被当时的皇帝曹丕看中，欲召她进宫做宠妃，愿您的女儿也象她一样美丽，双手灵巧） 欣妍（开心愉快，妍是美丽） 玉珍（象玉一般美丽，珍珠一样令人喜爱） 茹雪（茹，谐音如；全名意思是想雪一般纯洁，善良） 正梅（为人正直，能承受各种打击） 美琳（美丽，善良，活泼） 欢馨（快乐，与家人生活得非常温馨） 优璇（优，各个方面都很优秀；璇，像美玉一样美丽，受人欢迎） 雨嘉（雨，纯洁；嘉，优秀） 娅楠（娅，谐音雅，文雅；楠只是名字好听） 明美（明白事理，长得标志美丽，有着花容月貌） 可馨（与家人生活得非常温馨） 惠茜（贤惠，茜只是名字好听） 漫妮（生活浪漫，妮是对女孩的称呼，没什么意义） 香茹（香，死后留香百世，茹，没什么大意义） 月婵（比貂禅还漂亮美丽，比月光还温柔） 嫦曦（像嫦娥一样有着绝世美丽容貌，像晨曦一样朝气蓬勃，有精神） 静香（文静，象明朝时期的香妃一样美丽，文雅，贞烈） 梦洁（一个梦幻般的女孩，心地善良，纯洁） 凌薇（气势、朝气都凌人，薇，祝她将来成为一代名人） 美莲（美丽如莲花一样，还有出淤泥而不染的高尚品质） 雅静（优雅文静） 雪丽（美丽如雪） 依娜（有伊人风采，娜一般指姑娘美丽，婀娜多姿嘛） 雅芙（文雅，如出水芙蓉一般） 起一个服装店铺名字 彼氏 及绎 浅眠 荒寸 微醺 梦魇 鬼魅 执迷 微凉 one more time 优雅Pick yi 复古Retro kindn3ss 无与伦比 茶蘼Dais *** ention lose heart 唇蜜tempt 凉城〔Triste anima〕 Timetable 时钟 Chafferer u30fb 不甘 Fallin for you Time1ess sunbeam 恋战WhiteInterweaves 履薄冰 Blank 温流Warm sunshine 可以做网名，做店名也不错吧。希望您能喜欢 个性一点的服装店名字 店铺起名是件很讲究的事情，也是一件大事，关系到公司以后的发展。我建议还是请一些专业起名人士来起较好。 店铺起名的几点注意事项 ： 一、音念起来会不会很顺口、容易记得。 二、 和别的店铺名称没有类似不会混淆。 三、 字义的意境优美，符合公司形象。 四、 名称和所众事行业形象会不会让人感觉矛盾。 五、 一秒钟之内，马上让人知道商品在卖什么。 取名必读： 一、排出八字，分析命局旺衰，确定用神是取名之基础。（何为用神？用神就是八字或大运中对自身日干又称命主、元神的旺弱平衡起到最重要作用的那个五行，它对命主起到补偏救助的作用。找准用神扶其过弱，抑其过强将对整个命局起到至关重要的作用。用神选错补反了不但帮不了人，后果还会更严重，真可谓是害人一生）。 二、天、地、人三才配置要喜相生，而忌相克。 如三才配置不好：对基础运和运成功运以及对人生的健康、家庭都有较坏的影响。 三、字音要优美上口，避免音调太重。 四、中文字的字意要文雅，不可用太俗、太狂、太洋化的名字。 服装店取名 ONLY ONE 唯衣 给您好看、 女子百合、 四季美人、蝶幻、 衣炫传说、迷妮服饰 、 左岸、倩影，衣加一、时尚秀、 红雨亭、衣饰流行坊、唯衣驿站 都不错哈！！ 意见和经验！？ 衣服就是卖形象 店铺的生意好不好，不用进店铺，在门口停留几秒钟看看就知道了！看什么，看招牌，看灯光，看陈列，看卫生状况，更可以看看营业员的年龄和员工长得是否标致。买衣服就是买漂亮，卖衣服就是卖形象，如此而已！ 白马的货都是相对贵点的，但是货都很有特搐，价格一般都在100以上的拿货价，那时候我拿了5件100的价的YY回来没到两个星期都卖完了，蛮抢手..如果你是想进点便宜的就去天马、红绵绵、第一大道这些的.慢慢淘会发现很多靓货的.那里的价格10到50左右. 卖衣服起个什么店名好听呀？ 。 有格调、 如果专卖80后的衣服的就取：80后 90后的呢：90后、 如果都可以8090 都可以。的 只要特别就有进去的欲望、 不过楼主我跟你建议（会进去买的）：衣服要好看，要便宜（符合现在的购物理念，太贵没人进去。除非有很多钱的人才会进去买，不可能每天都会碰到吧、）不用把店打扮的很好很好，简洁就好。不过也要时尚一点。不要让进去买的人看起来里面很贵的样子就不进去了，店里的人不用太多的，1、2个就可以了的、 店员不要收那种花枝招展的，那样会使进去的人很害怕、 以上就是我开店的经验。我只希望和我一样开店的赚钱钱、不过楼主可以不听了啦。呵呵 求采纳 古代的人叫服装店叫什么的？ 服装店应该叫“布庄” 官员制服各朝都有制度，一般在开国时就已经由大臣们定下来了，以后是礼鸡在管理 皇帝各种礼服、常服一般是内监管理，但是具体部分各朝各代都不一样。

村民代表没有工资，但是可以根据工作情况给予补贴。法律规定，村民委员会由主任、副主任和委员共三至七人组成。村民委员会成员中，应当有妇女成员，多民族村民居住的村应当有人数较少的民族的成员。对村民委员会成员，根据工作情况，给予适当补贴。法律依据《中华人民共和国村民委员会组织法》第六条 村民委员会由主任、副主任和委员共三至七人组成。村民委员会成员中，应当有妇女成员，多民族村民居住的村应当有人数较少的民族的成员。对村民委员会成员，根据工作情况，给予适当补贴。

会议程序主要是：1、宣布开会。会议主持人（村委会主任）报告本次会议人数，宣布符合法律规定，本次会议召开有效。2、报告上次会议所作决定的执行情况。3、提出本次会议的议题。4、讨论和审议。5、表决与通过。表决有两种方式：一是涉及村民利益的重大问题且分歧较大的，可采用无记名投票方式：二是一般性议题且基本达成共识的，可采用举手表决的方式。省级地方性法规中有的规定要过“本村全体村民代表的半数以上”，有的规定要过“本村代表三分之二以上”，有的规定要过“参加会议代表的半数以上”，才为通过。这个问题必须要严格按照本省的地方性法规和行政规章的规定执行。6、小结。由会议主持人对本次会议取得的成果、经验和存在的问题进行小结，也可以提出下次会议的议题和安排当前的工作。村民代表会议结束后，村民委员会应尽早将会议通过的决定，以公告的形式向村民公开公布，让村民了解。这样，才能使决定得到贯彻执行。扩展资料：职责：1、宣传贯彻宪法、法律、法规和国家的政策，维护村民合法权益，教育和推动村民履行法律、法规规定的义务，发展文化教育，普及科技知识，促进村和村之间的团结、互助，开展多种形式的社会主义精神文明建设活动；2、依照法律规定，管理本村属于村农民集体所有的土地、和其他财产，教育村民合理利用自然资源，保护和改善生态环境；3、支持和组织村民依法发展各种形式的合作经济和其他经济，承担本村生产的服务和协调工作，促进农村生产和社会主义市场经济的发展；4、尊重村集体经济组织依法独立进行经济活动的自主权，维护以家庭承包经营为基础，统分结合的双层经营体制，保障集体经济组织和村民、承包经营户、联户或者合伙的合法的财产权和其他合法的权利和利益；5、举办和管理本村的公共事务和公益事业；参考资料来源：百度百科-村民委员会参考走资料来源：百度百科-村民会议

1.卑微的伟人　　一位父亲带着儿子去参观梵高故居，在看过那张小木床及裂了口的皮鞋之后，儿子问父亲：“梵高不是一位百万富翁吗?”父亲回答：“梵高是位连妻子都没娶上的穷人。”　　又过了一年，父亲又带儿子去了丹麦，到安徒生的故居去参观，儿子又困惑地问：“爸爸，安徒生不是生活在皇宫里吗?怎么他生前会在这栋阁楼里?”父亲回答：“安徒生是位鞋匠的儿子，他就生活在这里。”　　这位父亲是一个水手，他每年往来于大西洋的各个港口，他儿子叫伊东布拉格，是世界上第一位获普利策奖的黑人记者。　　二十年后，伊东布拉格在回忆童年时说：“那时我们家除了很穷以外，还是黑人，父母都靠卖苦力为生。有很长一段时间，我一直认为像我们这样地位卑微的黑人是不可能有什么出息的。是父亲让我认识了梵高和安徒生，也是父亲让我认识到了黑人并不卑微，这两个人的经历让我知道，上帝没有轻看黑人。”　　大道理：富有者并不一定伟大，贫穷者也并不一定卑微。上帝是公平的，他把机会撒到每个人的面前，卑微者同样拥有机会。自卑是心灵的钉子，若不拔去，它就总是折磨人。　　2.善待对手　　动物园最近从国外引进了一只极其凶悍的美洲豹供人观赏。为了更好地招待这位远方来的贵客，动物园的管理员们每天为它准备了精美的饭食，并且特意开辟了一个不小的场地供它活动和游玩。然而它始终闷闷不乐，整天无精打采。　　也许是刚到异乡，有点想家吧?谁知过了两个多月，美洲豹还是老样子，甚至连饭菜都不想吃了。　　眼看着它就要不行了，园长惊慌了，连忙请来兽医多方诊治，检查结果又无甚大病。万般无奈之下，有人提议，不如在草地上放几只美洲虎，或许有些希望。　　原来人们无意间发现，每当有虎经过时，美洲豹总会站起来怒目相向，严阵以待。　　果不其然，栖息之所有了美洲虎的加入，美洲豹立刻变得活跃警惕起来，又恢复了昔日的威风。　　大道理：人生中只有有了对手，才会时刻激励我们保持旺盛的斗志，不断去挖掘自身的潜力。善待你的对手吧，因为他的存在就像是一针强心剂;感谢你的对手吧，他会使你成为一只威风凛凛的“美洲豹”。

　　不一定。根据挂职锻炼的目的，可将挂职锻炼分为两种：　　一是对缺乏基层工作经历的省直或市直单位的年轻干部安排到基层挂职锻炼，有些甚至是刚考进去就被安排到基层挂职锻炼，这省委组织部发了文件做了要求的，这种情况等你做提拔处级干部就有用了。　　二是对一些在科级以上干部中选派年轻优秀，有发展前途的干部到基层挂职，这种情况挂职回来后一般会得到提拔，毕竟这是一份资历，提高了竞争力，但也不一定，我们单位就有挂职回来后还是原地不动的。

　　一、活动目的： 　　1.帮助青少年提高爱眼护眼知识，树立正确保护眼睛观，增强科学配镜的观念。 　　2.深化贯彻落实“爱眼护眼”的活动主题，展开系列活动进步大学生眼睛健康程度，指导和教育学生正确维护视力，树立眼睛保健的久远认识。 　　3.通过本次的讲座，使同学们能够了解近视的成因和各种危害，知道如何爱眼护眼，科学用眼。并能够主动向周围的人宣传用眼卫生，激发同学们爱眼护眼的意识。 　　4.通过向全校学生宣传用眼卫生，帮助他们认识到爱眼护眼的重要性。将爱眼护眼睛进行到底，给自己一个明亮的世界!将爱眼护眼活动进行到底。 　　5.达到活动要求，让红十字协会在学校知名度有所提高，为医学院社团贡献自己的一份力量!加强了红十字协会会员的参与率和合作能力，给他们一个活动的平台。 　　二、活动时间： 　　宣传时间：2019年11月18日至2019年11月19日 　　活动时间：2019年11月20日 　　三、活动地点： 　　学术交流厅(图书馆二楼) 　　四、活动单位： 　　主办单位：攀枝花学院社团联合会 　　攀枝花学院医学院社管委 　　承办单位：攀枝花学院医学院红十字会 　　协办单位：XX市大光明眼镜店 　　五、活动负责人： 　　何秀蓉胡秀丽 　　六、活动参与者： 　　红十字协会指导老师杨阳，大光明眼镜公司部分工作人员，部分学生组织负责人，其他院系同学以及红十字协会成员。 　　七、活动内容： 　　开展本次活动，首先安排了活动会议，布置并向各部门分配任务，具体如下：1、办公室：写策划书、做好相关经费支出的登记， 　　提前统计并做好活动人员任务的分配，活动结束后写活动总结。 　　2、宣传部：a：负责宣传单的设计和展板的绘画以及调查表的设计。 　　b:准备定点悬挂横幅 　　3、社会实践部：预先了解横幅的大小、价格和矿泉水等一系列物品的购买以及宣传单的打印，并且向社管委申请资金 　　4、组织部：a:提前联系相关活动单位，组织人员跑寝室宣传以及活动场地的申请。 　　b:负责后勤工作，布置活动现场。 　　在前期，我们在大光明眼镜店拉赞助时，遇到了很多问题困难，但经过和负责人仔细认真商议和协调，最终达成了统一意见。 　　活动开始前，协会所有干事都提前到达了开讲座的地方，一起布置现场，体现出了一个优秀团队的合作精神。 　　2019年11月18日由宣传部在篮球场、九号楼各挂一幅宣传横幅，开始为本次活动做宣传 　　2019年11月19日由社会实践部在活动场地设点摆放好桌子、遮雨棚，由各部门干事开始分发宣传单，为本次活动做的宣传，增大活动在校园中的影响力。 　　2019年11月20日晚上8:00，2019年校园爱眼护眼公益活动——“近视眼的病因和防治”专题讲座，在我校学术报告厅顺利举行，讲座还未开始，同学们大多数都已经来了。 　　篇二 　　一、活动背景： 　　为普及低视力防治康复知识，提高低视力患者生活质量和康复水平，保护人民群众眼健康。由湖南科技学院市场营销协会策划，湖南科技学院经济与管理系青年志愿者服务团协助与永州时兴眼镜零陵分店共同发起--"时兴眼镜--爱眼日关爱低视力患者提高康复质量活动"，计划在全校师生间实施。爱眼日眼镜门市活动策划书 　　二、活动主题：关爱低视力患者提高康复质量 　　三、主办单位：共青团湖南科技学院委员会湖南科技学院经济与管理系战略合作：永州时兴眼镜店零陵分店承办单位：湖南科技学院市场营销协会经管系青年志愿者服务团 　　四、活动时间：5月28日 　　五、活动地点：文化广场 　　六、活动对象：湖南科技学院全体师生 　　七、活动形式及内容: 　　"时兴眼镜--爱眼日关爱低视力患者，提高康复质量"是由湖南科技学院市场营销协会策划，湖南科技学院经济与管理系青年志愿者服务团协助和永州时兴眼镜店零陵分店举办的活动，计划进入大学校园免费向大学生发放眼药水和护眼小册子以及各种护眼的物品还帮助在校师生免费清洗镜片，义务维修眼镜及眼镜以旧换新活动，做到关心社会，回馈社会，关爱低视力患者提高康复质量的目的。 　　八、活动流程： 　　1、前期准备： 　　①宣传：海报宣传以及下达文件到每个系部②场地申请③物资准备(赞助)：帐篷、眼药水、护眼产品、新眼镜、展板、横幅……2、活动中: 　　现场分成三个区域--参与区，咨询区，留影区。参与区:同学抽空来到文化广场在爱眼宣传横幅上签一个名，即可免费发放眼药水和护眼小册子以及各种护眼的物品还帮助在校师生免费清洗镜片，义务维修眼镜及眼镜以旧换新活动。咨询区：可以现场向我们请过来的资深眼睛师询问一些具体爱护自己眼镜的一些细节。留影区：同学们可在画板上写下自己的爱眼宣言，并拍照留念。 　　工作安排: 　　前期： 　　1、2019年5月27日前活动工作人员开始进行全院性宣传：挂横幅，张贴海报，邀请院广播站进行即时报道。 　　2、同时通过新浪微博，大学生微群、人人网、腾讯QQ个平台做好社会性宣传，扩大活动效应，让爱眼深入人心。 　　中期： 　　1、2019年5月28日上午8点开始，组织人员布置现场，包括各种设施及产品的摆放、签名横幅悬挂、便利贴签名空白展板放置等。 　　2、发送各种爱眼物品时时，在活动参与区，同时派发关于爱眼日的传单。告知同学们爱眼小贴示。 　　3、现场拍照。 　　4、场地清理。 　　九、特别声明： 　　1、时兴眼镜爱眼日活动为市场营销协会与永州时兴眼镜店合作举办的爱眼公益活动，全部商品和服务免费赠送，不收取任何费用。 　　2、加入该活动的行动伙伴以及同学不得将永州时兴眼镜店提供的商品及其它相关设计用于任何商业性质的行为。

开一家服装店是很多朋友在创业的时候，尤其是女性朋友十分喜欢选择的一个项目，在决定了要开一家衣服店的时候，我们首先要解决的问题就是，衣服店如何装修了，因为装修是一个很关键的环节，接下来，我们就为大家来介绍一下，衣服店如何装修，以及服装店装修注意事项有哪些吧。一、衣服店如何装修1、店面的装修对于服装这个行业来讲是相当重要的，有很多朋友们在开店的时候并没有注意这一点，其实这是一个很大的错误，因为大多数来买服装的顾客都会很在意服装店面的整体形象，你的店面装修越好，那么生意也就会越好的。2、开办服装店面装修的时候是有区别的，如果开一家男装店面大家就需要注意自己店面的整体布局，男士买衣服的时候特别注重的是大体的形象，所以我们装修的时候要带有一点的男人豪迈的气氛，这样的话就会很会吸引人的。3、如果开的是一家女装店面的话，在装修方面就要注意一些细节的搭配，就比如说各类衣服摆放的位置要有色差感，同时装修的时候要注意选择颜色温馨的材料进行装潢，这样才可以保障对于女性顾客的吸引。二、服装店装修注意事项1、我们在装修服装店的时候，最好要先来预算一下下次装修的时间以及这段时间里的大概盈利情况，奉劝装修店主要衡量自己的盈利情况适当运用装修资金，太大的投资在这里不是没效果，但是如果只是店面装修一下其他方面没提升，就一定不会有太大的业绩上升的。2、预算方面最好是按一年装修一次的计划来进行，特别是经营时尚女装类型的朋友，毕竟流行以及现在的激烈竞争氛围下，外部包装确实是顾客的第一印象啊。所以说我们一定要注意，关于具体资金方面的预算：最好是先了解一下具体用什么材质，去打听一下价格，然后算一下具体用多少料就基本了解需要的资金了!自己买材料，然后再来找工人装修。这就是比较实用的一个方法了。衣服店如何装修，服装店装修注意事项，小编就为大家介绍到这里。