厦门工院学业水平大数据技术与应用专业毕业可以往可以哪方面工作

2021/03/23 08:40:56 编辑：李老师 来源：网络整理 手机版 挑选专业

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厦门工学院有专任教师573人，其中自有专任教师具有硕士、博士学位的教师，占比89.07%；具有高级专业技术职务的教师119人，占比33.06%。教师队伍中，有双聘院士3人、享受国务院政府特殊津贴专家2人、新世纪优秀人才支持计划1人、省高等学校新世纪优秀人才支持计划3人、省高校杰出青年科研人才培育计划8人，曾担任博士生导师、硕士生导师的47人，有省级教学团队2个。

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大数据知识点：什么是数据挖掘?

数据挖掘更正确的命名为“从数据中挖掘知识”是数据中的知识发现(KDD)的同义词。数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程，数据源包括数据库、数据仓库、web、其他信息存储库或动态的流入系统的数据。

大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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