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1，数据挖掘软件哪个比较好

如果数据量不大的话可以考虑使用R语言进行数据分析和挖掘，其他的商用软件还有SPSS，SAS，R是免费的

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2，文科生有希望进入网易游戏工作吗

网易游戏前三年的第一批人员里，大专和本科居多，初中生和高中生也有。后来游戏部发达了，校招开始要研究生了，再到后来开始跟大公司抢人，什么微软、ibm、google之类，和腾讯一样走上流化路线，把博士招来做执行的都不是个例。网易校招时非常重视笔试的成绩（像高考一样复杂的一套题），如果在校时期和公司中高层之前有过接触且被看好的情况，有可能跳过笔试直接过关。一方面去不去网易不代表成功与否，这和上大学一样，进门不代表终身。这一条可以扩展到任何公司。另一方面，只要你愿意，这种理想肯定能实现，因为他只是起点不是终点。去别的公司转一圈，混出成绩了，网易就来挖你了，到时候反而看你愿不愿意去。说到底，靠自己。有实习、内部推荐会更容易些。关于学校，网易游戏把学校名单直接贴在自己网上，是为了告诉大家他们以前收的学生学校很好，说明他们很厉害。不过你担心都是多余的，因为你没法改自己的学校。所以你能做的就是提高自己的水平，提前做准备。提前做准备太重要了。下面是我校园招聘面试的经历，我最后没拿到offer，但是整个过程走下来了。

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3，网易招聘 大数据方向java开发工资怎么样

应该还是可以的，毕竟那么出名。算是很大的了，专门研究大数据的都是很大的企业，你看BAT，都有专门的大数据部门存在的，为了迎接大数据时代的到来，很多企业都开始引入大数据方面的人才了。柠檬学院大数据。
2000到3000rmb，刚开始不可能一下子就会有高工资的，你的努力也将决定你的工资是多少？加油吧！！！

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4，数据挖掘方向前途怎么样

从目前该行业的发展前景来看，未来发展空间很大，可以说能够产生几何倍数的经济效应。传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。目前迫切需要的是数据分析师或模型架构师来构建满足行业需求的数据挖掘模块并进行需求分析。所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，必将开辟职业生涯的新天地！就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。现在市场的情况就是人才短缺，如果真的打算从事数据挖掘行业，推荐上CDA数据分析师的课程。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。

5，数据分析和数据挖掘的前景怎么样

学习起点高、难度大。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。现在人才缺口极大，前景巨大，这是未来的发展方向。现在华信智原有这个方向的课程，可以去了解一下。
数据统计应该是指搜集数据、整理数据，并使数据易于分析。数据分析是指根据既有的数据，通过测算，得到相应的结果。分析的对象可以是统计得来的数据，也可以是实验得来的数据。

6，请问什么是数据挖掘数据挖掘怎么样

1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下： (1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。 (2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。 (3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。 (4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。 (5)、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。 当然除了以上所列出的还有时间序列分析等一些其他的功能，需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

7，本人大学本科面临选专业不知道数据挖掘的前景就业待遇怎么样

现在不比前几年了，数据挖掘前几年大热的不过通常就业和待遇都可以。女生还算适合，就是有时候要出差到现场。不过如果是算法研究啊什么的就没有关系了。待遇还不错
你如果是高护的话 那不错的 我记得前些年是热门专业的现在就业应该还可以把 象病人比较重女的怎么帮助翻身换药 不要灰心 虽然现在的医院黑都靠门路 但是女的护士还不是一样要靠关系 也许你还站优势呢 加油

8，学Java大数据工作前景怎么样

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。一、大数据就业前景据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。二、大数据就业方向大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位?1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科对应岗位：大数据运维工程师精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

9，网易游戏运营中心数据挖掘怎么样

各种思想犀利的算法 各种形式多样的数据需要处理的数据越多 会越能感觉到成就感现在互联网上的数据越来越多 对如何利用这部分数据也提出了更高的要求而且还可以用这些数据整出一些很有意思的应用 这部分算法可能并不复杂 但是加上一些有意思的UI 还是很能吸引用户的
游戏行业，只要不是项目组本身就1定不是核心部门，责任小风险小收益小。我在腾讯的时候在项目组做数据分析，接触到运营部做数据发掘的，和项目组合作不算很顺利，很多项目和上面老板其实不够重视这个。而且确切目前数据发掘在游戏中的利用价值和性价比还是很有限的，比电商之类的行业差很多。想在游戏运营上做深不建议研究数据分析，想在数据发掘上做深不建议进游戏行业。最靠数据的游戏公司是zynga

10，机器学习数据挖掘的书有哪些

说到数据分析，人们往往会下意识地联想到另一个耳熟能详的名词：数据挖掘。那么，到底什么是数据挖掘呢？顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。相信你在看完该书的相关章节后，一定会对上述方法有较为深刻的认知。值得一提的是，该书还被许多学校引作本科教材，因此读者自学时还可以较为容易地获取各种参考学习资料，让学习模式直接从hard降为easy。但是，由于该书成书较早，且近年来机器学习发展迅速，其中所涉及的诸多内容在今天看来已显得略微朴实，无法很好地反映数据分析领域当下最前沿的技术。但瑕不掩瑜，总体而言，这依然是一本初学者理想的入门书籍。在学习完上一本《数据挖掘》后，此时的你将会拥有一些简单的数据分析基础。如果还想更上一层楼，那么周志华老师的这本《机器学习》绝对是不能错过的进阶读本。用一句话来概括周志华老师的这本《机器学习》的话，大概就是“周老师用一万种方法教你挑个好西瓜”。由于“怎样挑个好瓜”的怨念贯穿了全书的始终，且连封面也印上了西瓜，人们也常常亲切地将其称为西瓜书。相比于上一本教材，本书对读者明显提出了更高的要求。一方面，该书成书更晚，涵盖的机器学习方法也更广泛，决策树、神经网络、支持向量机、增强学习等大家常常听到的热点方法，书中都分章做了细致的介绍。另一方面，西瓜书涉及了不少数学公式，需要读者有一定的统计、代数数学基础。看一个公式花上半个小时，那真是家常便饭。不过大家也不用太紧张，本书的附录部分专门为许多公式提供了详尽的推导过程。即便看完附录后还是一头雾水，你也至少知道用搜索引擎时该填哪些关键词了(￣ ▽ ￣)…总的来说，该书是进一步全面了解当下主流数据分析方法，俯瞰机器学习全貌的不二选择，大家可以按自身兴趣选读相关章节。讲到这里，我似乎听到有读者在犯嘀咕了：“说了这么多，什么时候传我造AI的神功啊？就是那个叫什么深度学习的。”确实，这年头讲到数据分析如果不谈谈网络，都不好意思和别人说自己涉猎过这块领域。那么，笔者在此就再推荐一本神经网络的入门书籍。其实，神经网络是机器学习方法的一条分支，而且上个世纪50年代就已经有了“感知机”的概念，将感知机推叠在一起就是“多层感知机”。只是限于当时的计算机算力，人们只能用多层感知机处理一些简单的问题，也无法构建深层网络，因此相关研究也很快冷下来。从某种程度上说，感知机和多层感知机就是当下神经元和神经网络的雏形。2016年，Google的AlphaGo击败了李世石。人们突然惊奇地发现，当下的算力已经可以支撑神经网络胜任如此复杂的工作了。于是相关领域的研究热度被再次点燃，并一直延续至今。其实，神经网络的基础理论并不复杂，可概括为“只要神经元足够多，一层前馈网络足以拟合任何函数。”这个理论有什么用呢？举个例子，如果把你比作一个函数的话，那么你从外界感知到的信息就是函数的输入，而你的反应就是函数的输出。所以从理论上讲，只要你能拟合出一个足够准确的函数，就可以造出一个自己了！怎么样，是不是感觉可以去造AI了。好了，现在让我们从梦中醒来，先挑一本学习教材。看完书，你就知道拟合出一个“准确”的函数，是一件需要那么多理论和技巧的事。就入门而言，我强烈推荐Michael Nielsen写的这本在线书籍《Neural Networks and Deep Learning》（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/），主要有以下几个方面的理由：· 该书篇幅适中，是极佳的快速入门读物。送你个哈工大的中文翻译链接（https://legacy.gitbook.com/book/hit-scir/neural-networks-and-deep-learning-zh_cn/details）， 试试2个星期把它读完吧；· 关键公式的推导过程非常详细，便于读者理解性地记忆反向传播、dropout等原理的内涵；· 充分发挥了网页版书籍的优势，在页面中插入了一些运行小界面，生动地向读者诠释了神经网络底层运行的各种机理；· 更难能可贵的是，随书还附带了一批可运行的神经网络实例。试试亲自上手改改代码吧，相信你会有意外的收获。

11，数据挖掘方向前途怎么样

在国外很好 在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。 不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。 如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。 比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业

12，有哪些好用的BI产品

推荐您使用观远智能BI。观远智能BI定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案，这使得我们区别于传统的工具型BI，而为企业提供定制化、灵活高可用的AI+BI解决方案。这体现在：一、亿级数据秒级响应底层依托先进的Spark技术，可支持对海量数据快速响应和处理需求，并且具备良好的拓展性，支持更多面向未来的合成应用。二、面向业务场景的数据化运营以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景。基于对不同行业的理解提供相应的解决方案，同时更按主题、按角色搭建分析场景，让数据分析最大程度为企业决策赋能。三、轻便灵活、简易操作简易的拖拽式分析操作、与轻便灵活的操作，同时观远移动BI符合用户的浏览习惯，可内嵌一些我们经常用的比如微信、钉钉、小程序等，让用户可随时随地基于数据来沟通交流，对于提升移动协作是一个很大的突破。四、AI预测将BI与AI结合，用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性，实现数据追人、智能预警等自动化分析，可使分析和决策上一个量级。（当然，作为一款时髦的BI产品，颜值也必须在线，以下为观远智能BI平台操作界面截图，请随意感受这扑面而来的现代感和智能感~）
好用，等满足我公司的需求。而且power-bi能主动识别主流erp，大大降低了实施成本。
个人使用过的产品Tableau ：优秀优秀优秀！优秀的数据可视化展示效果，适合专业的数据分析师，本地化服务欠佳，价格是个值得考虑的地方，有点贵。DataFocus ：便捷便捷便捷！支持中文搜索分析，数据图形丰富美观，有动态分析功能。是不是专业数据分析师都适合，物美价廉，但不支持数据挖掘。帆软：它家的finereport是复杂报表的救星啊，但是操作相对复杂。其BI并非敏捷BI类产品，不支持数据挖掘。
其实没有绝对的好坏，我列举几个主流的BI产品，可以根据自己的实际情况进行选择。 一、国外产品Tableau优点：易用性强、非常适合分析师、小型公司使用缺点：实施团队外包，不适应国内需求Qlikview优点：其部署方式比较强大，计算无需中间库，基于内存的分析方式能够使用户快速得到结果缺点：本地化和定制化能力差，没有大数据处理能力Power BI优点：采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，适合个人用户使用缺点：不支持定制开发和复杂场景二、国内产品永洪BI优点：能够解决数据量大的企业级需求，服务响应很好缺点：价格比国内小厂略贵帆软BI优点：基于其报表产品做的优化升级，有动态分析功能缺点：操作复杂、不支持数据挖掘，并非敏捷BI类产品BDP优点：主打SaaS产品，简单易用缺点：本地化部署能力较差
网易大数据推出的网易有数，是为企业级大数据分析量身打造的敏捷BI其产品主要特点如下：1. 高性能MPP支持各种大数据存储系统、传统数据库以及EXCEL文件等数据源，支持异构数据源集成，分布式并行计算架构，完美支撑大数据高性能要求。2. 可视化建模通过拖拽操作即可快速完成数据建模，一次建模多次应用，支持跨数据源建模，具有数据字典、计算字段、数据筛选、格式转换等强大的建模功能。3. 自助式分析业务人员无需编写繁琐的代码，只要简单地拖拽，就能轻松制作出丰富的图表，灵活地进行数据分析，快速发现数据中的规律。4. 多终端展示灵活布局样式精美的报告和驾驶舱，支持大屏展示，支持浏览器和移动端访问，随时随地了解企业运营状况。5. 权限管理支持数据行列级别的权限控制，支持对数据模型、报告等每个资源的读写权限控制，支持对用户所有操作权限的控制，角色化用户使权限更易于管理。6. 数据填报可视化的表单制作，强大的多级自定义审核，随时随地填报数据，数据自动汇总管理，与有数分析无缝衔接。

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