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数据挖掘是什么在线播放_数据挖掘的功能主要有(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

数据挖掘是什么

管理漏洞思考有时候，我们高估了电商基于数据挖掘和分析的智能决策，对很多电商依旧离不开传统品牌商采购，定价等等问题。如何快，充分授权，授权基础是信任，信任的基础又是什么？帮派？任人唯亲还是任人唯能？一直考虑如何更快，却很少思考如何健康。管理有漏洞，缺乏内控，这时候快，是要死人的。「东哥笔记」

大数据会计专业是干什么的𐟤” 大数据会计专业，一听上去是不是感觉科技感十足？𐟑颀𐟒𛧮€单来说，这个专业就是会计和大数据技术的完美结合。会计大家都知道，管钱、算账、报税这些活儿就是他们的日常。但是，当会计遇上了大数据，就像是拿到了一把开启未来的钥匙𐟔‘，数据分析能力瞬间升级，可以为企业提供更精准、更有价值的财务决策。下面，我们就来聊聊大数据会计专业都学些啥，以及它能干些啥。𐟎“ 1. 学习内容首先，大数据会计专业的学生要学习基础的会计知识，包括会计基础、财务报表分析、成本会计等。这些是会计的“基本功”，就像学厨先学切菜一样。其次，他们还要学习大数据相关的技术，比如数据库管理、数据分析、数据挖掘等。这些技术可以帮助他们更好地处理和分析财务数据，提升决策的效率和质量。 2. 工作内容大数据会计的工作内容也是相当丰富多元的。他们不仅要做传统会计的工作，比如编制财务报表、进行财务分析，还要利用大数据技术进行更深层次的数据挖掘和分析。比如，他们可以通过分析公司内部的财务数据，发现成本控制的潜在问题；或者通过分析市场数据，预测行业趋势，为公司提供战略建议。𐟒ኊ3. 发展前景大数据会计专业的发展前景非常广阔。随着科技的进步，企业对财务数据的需求越来越多样化和精细化，大数据会计正好能满足这一需求。未来，大数据会计不仅可以在企业内部担任财务分析师、财务经理等职位，还可以在金融机构、咨询公司等领域发挥自己的专长。𐟌Ÿ 总之，大数据会计专业是一个集会计和大数据技术于一体的新兴专业，它为传统的会计行业注入了新的活力和可能性。如果你对数字敏感，又对数据分析感兴趣，那么这个专业可能会是你的不二选择哦！𐟎‰

物联网技术主要学什么𐟤”？物联网技术是个超级酷的领域，想要一头扎进去，你得先了解它的ABC𐟧 。简单来说，物联网（IoT）就是让各种物品通过传感器和互联网连接起来，实现数据的收集、传输和分析。那么，物联网技术主要学什么呢？别急，我来一一揭晓𐟔。 1. 编程技能𐟑颀𐟒𛊧𜖧苦˜柳騁”网技术的核心技能之一。常见的编程语言有Python、Java、C/C++等。Python因为其简洁易学，被广泛应用于物联网项目中。掌握一门或多门编程语言，就像拿到了通往物联网世界的钥匙。 2. 数据处理与分析𐟓Š 物联网设备产生的数据量巨大，如何有效地处理和分析这些数据是关键。你需要学习数据库管理、数据挖掘、机器学习等相关知识，这样才能从海量数据中提取有用信息。 3. 安全技术𐟔 物联网的安全问题非常重要。你需要了解网络安全的基础知识，包括加密算法、认证机制、入侵检测等，确保物联网系统的安全性。总之，物联网技术是一个涉及多个学科的综合性领域。要想在这个领域内游刃有余，你需要不断地学习、实践和创新。准备好了吗？让我们一起拥抱物联网的未来吧！𐟚€𐟌

计算机四大天坑专业，谁学谁死。 ⷧ쬤𘀯𜌤𚺥𗥦™𚨃𝣀‚你说毕业去当算法工程师，抱歉，岗位都被985、211的硕抢完了。至于你这个双非，我说的是学校排名非常低，sci论文质量非常低的老哥就别想了。 ⷧ쬤𚌯𜌥䧦•𐦍‚你说你搞大数据开发，从三四线城市寒窗苦读，想着学成报答家乡，抱歉。三四线城市老板会问你什么叫大数据开发？今天下午没事去地推发点传单。那你说我还可以搞数据挖掘和数据分析，你以为你学的是农田挖掘？没985、211硕建议直接租电动车送外卖。 ⷧ쬤𘉯𜌦•𐥪’。是不是想着做影视、广告？那你为什么不去直接学剪辑？VR和游戏开发。VR等20年后，游戏开发你什么学历？老弟，你以为游戏开发是种田游戏，每天砍砍树、挖挖石头？ ⷦœ€后更是重中之重，物联网。物联网的同学还在听吧？螺丝厂今天晚上给你报名了，到时候150分我50。

主题分析：定性研究中的数据挖掘神器 𐟔 在定性的研究中，主题分析（Thematic Analysis）是一种非常实用的数据分析方法。虽然很多同学初次接触时可能会觉得编码很复杂，但实际上它的思路并不复杂。对于大多数硕士论文来说，对数据进行主题分析并不会太难。什么是主题分析？主题分析的核心在于通过分析数据集中的模式和主题来识别潜在的含义。这个过程是由研究目标和问题驱动的，因此你不需要识别数据中的每个可能主题，而是关注那些与你的研究问题相关的关键方面。主题分析的好处处理大量数据时非常有用：因为它允许研究人员以更容易控制的方式对大量数据进行划分和分类。适合寻找主观信息：例如参与者的经历、观点和意见。灵活易用：允许具有不同方法论背景的研究人员参与此类分析。适用于多种数据来源：主题分析通常适用于对来自访谈、对话、开放式调查回复和社交媒体帖子的数据进行分析。主题分析的步骤熟悉数据（Familiarisation）在数据收集结束后，先熟悉你的数据，比如访谈的语音转录文档。结合你的研究问题，对主题提出一个初步的想法。编码（Coding）编码是给一段文本分配一个标签，这样能够帮助你整理和识别一组散乱的文本数据。熟悉数据之后，给你的文本数据进行初步的编码，这些编码要注意与你的研究问题相关。生成主题（Generating themes）将大量的编码结果进行划分，归入一些主题和子主题。审查主题（Reviewing themes）回顾已经确定的主题，检查这些主题是否确实适合数据、是否存在于数据中、是否缺少任何主题以及是否可以继续进行下一步。这里要注意确保你的主题和子主题与你的研究问题紧密相关。定义和命名主题（Defining and naming themes）到这一步，你的主题已经基本确定并且不会再更改了，所以这一步应该明确你的主题的具体意义和内涵，并且给它们命名。命名要和研究问题紧密关联，也就是说这些主题和子主题的名称要能回答你的研究问题。写作（Writing up）最后就是写作，对于分析的结果通常在findings and results里呈现，我将在几篇笔记后详细介绍findings and results的写作。常见问题解答下一篇笔记我会回答一些关于主题分析的常见问题，敬请期待！

销售必备：如何用“骗子思维”提升业绩？很多人做销售时总是很老实，觉得自己只要给客户最优惠的价格，客户就会感激自己。然而，结果往往并不如人意。为什么会这样呢？其实，问题出在他们不懂得运用“骗子思维”。那么，什么是“骗子思维”呢？简单来说，它是一种利他思维。你需要站在客户的角度去思考，让他们觉得你便宜，而不是你真的便宜。要做到这一点，你需要掌握以下四个关键步骤：挖掘人性的弱点𐟔 首先，你需要通过数据挖掘来了解人性的弱点。所谓人性，就是人类大脑的价值计算漏洞。你需要大量研究你的客户，总结他们的行为共性，挖掘数据背后的人性。了解他们的诉求和痛点，这样才能更好地设计营销计划。构建营销知识体系𐟓š 其次，你需要构建一个营销知识体系，看透人性的弱点。人类的人性最底层只有两种：生存和繁衍。基于这两点，人类进化出了很多计算方式，比如急于求成、追求强大、避难趋易、不愿付出等等。你需要深刻洞悉这些逻辑，才能针对这些人性来设计营销计划。给产品赋予不同的意义𐟎芥†者，你需要给产品赋予不同的意义。同样功能的商品，有品牌知名度的通常比没有品牌的贵10倍，而有意义的商品会比没有意义的商品贵100倍。大多数人的大脑只会进行简单的计算，对于那些无法估量的意义，大家更愿意出高价。利用人性触达用户𐟓⊦œ€后，你需要利用人性来触达你的用户。在各种媒体平台上输出内容，找到你的目标客户在哪些平台，然后撰写吸引人的内容。设计钩子，从人性的贪婪、懒惰、趋易避难、急于求成中出发，激发用户需求，强化他们的痛点，顺应他们的价值计算逻辑。总之，销售不仅仅是卖产品，更是卖一种思维方式。希望你能快速找到自己的客户群体，一夜暴富！我是玉子，喜欢记得点赞+关注！

大数据技术主要学什么？𐟤” 简单来说，大数据技术主要包括数据分析、数据存储、数据处理等方面。下面我来详细讲解一下这些核心技术都需要学习哪些知识点吧！𐟒ኊ1️⃣ 数据分析数据分析是大数据技术的核心之一。这方面你需要学习：数据挖掘：掌握关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等方法，以便从海量数据中找出有价值的信息。统计学：了解描述性统计、推断性统计、概率论等基本概念，为数据分析提供理论基础。机器学习：熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，用于构建预测模型。 2️⃣ 数据存储数据存储是大数据技术的基础。这方面你需要学习：关系型数据库：掌握SQL语言，了解MySQL、Oracle等数据库的原理和操作。非关系型数据库：学习MongoDB、Redis等NoSQL数据库的使用，应对大数据场景下的存储需求。分布式存储：了解Hadoop、HDFS等分布式存储系统的原理和架构。 3️⃣ 数据处理数据处理是大数据技术的关键环节。这方面你需要学习：数据清洗：学会使用Python、R等编程语言，对数据进行预处理，如去除重复、缺失值处理等。数据转换：掌握数据转换的方法，如数据规范化、特征工程等，以便将原始数据转换为适合分析的形式。数据可视化：学会使用Matplotlib、Seaborn等工具，将数据分析结果以图形的形式直观展示。 4️⃣ 其他知识点除了以上三个方面，你还需要学习以下知识点：数据采集：了解网络爬虫、API调用等数据采集方法，获取原始数据。大数据平台：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理平台，掌握其基本操作和应用场景。云计算：了解云计算的基本概念，如虚拟化、容器、Kubernetes等，为大数据技术提供基础设施支持。总之，大数据技术涉及的知识点繁多，但只要 systematically（系统地）学习，相信你会在这个领域取得不错的成果！𐟒갟’갟’ꀀ

如何选择适合你的舆情监控系统？𐟤” 选择一个合适的舆情监控系统可不是一件容易的事。首先，你得搞清楚自己到底需要什么。是为了满足特定需求而进行定制化开发，还是选择一个功能简单、预算友好的通用系统？明确你的需求和目的可是关键哦！实时监测能力𐟕𕯸‍♂️ 一个好的舆情监控系统得有强大的实时监测能力。它能快速、全面、准确地采集、分析和处理海量网络信息，确保你能在第一时间发现并应对各种舆情风险。比如说，最近有个热点事件发生了，你的系统得能在第一时间给你预警，这样才能做到心中有数。数据挖掘和分析能力𐟔 除了实时监测，系统还得有深入挖掘和分析数据的能力。通过这些数据，你可以了解公众对政策的看法、评估品牌形象和市场竞争力，为决策提供有力支持。比如说，某个新产品上市了，通过数据分析，你可以知道市场反应如何，是否需要调整营销策略。用户体验𐟑袀𐟒𛊤𘀤𘪥彧š„系统还得有好的用户体验。界面要简洁明了，操作要简单易懂，这样用户才能轻松上手，快速掌握各项功能。毕竟，谁也不想用个系统还得费好大劲去研究怎么用。定制化服务𐟛 ️ 最后，支持多种定制化服务也是一个加分项。比如自定义监测范围、预警阈值等，不限制方案数、关键词等，这样就能满足不同用户的需求。比如说，某个企业可能需要特别关注某些行业动态，系统得能根据这些需求进行定制化开发。总之，选择舆情监控系统时，一定要根据自己的需求和情况来选，这样才能实现舆情监测及管理的最佳效果哦！

[微笑]北京CRM公司普及BI平台是什么? 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定，是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 2)BI平台的技术发展趋势 BI的技术发展趋势 BI SaaS化：云上落地是商业智能最大的技术发展趋势一站式平台化：商业智能趋于集成数据仓库提供存储功能，集成python及R语言提供数据挖掘，延伸范围越来越广 BI与新技术融合：商业智能与流程自动化RPA和人工智能等新技术深度融合自助式BI：业务人员可独立分析数据,生成定制报告,不再依赖IT部门或数据分析师协作BI：商业智能与社交媒体和网络技术等协作工具融合,允许共享报告,增加涉众和专家互动,提升商业决策质量。 #动态连更挑战#

七夕特辑！学骗子思维，成交高手大家好，七夕节快乐！今天我要和大家分享一个非常实用的销售技巧——「骗子思维」。很多人做销售时，总是想着只要给客户最优惠的价格，客户就会感激自己，结果却往往吃力不讨好。其实，这是因为他们不懂得营销的精髓。真正的销售高手，必须学会「骗子思维」。什么是「骗子思维」？所谓「骗子思维」，本质上是一种利他思维。你需要站在客户的角度，按照他们的思维方式来设计营销策略，让客户觉得你便宜。这比你真的给客户便宜更重要。四个步骤教你学会「骗子思维」通过数据挖掘人性的弱点 𐟕𕯸‍♂️ 人性就是人类大脑的价值计算漏洞。想要快速洞察用户的价值观排序逻辑，你需要大量挖掘客户数据，总结他们的行为共性，找出数据背后的人性。把他们的诉求和痛点一一记录下来。构建营销知识体系，看透人性的弱点 𐟧 人类的人性最底层只有两种：生存和繁衍。基于这两点，人类进化出很多计算方式，比如急于求成、追求强大、避难趋易、不愿付出等。但你并不知道这些人性产生的因果逻辑，所以需要构建知识体系，深刻洞悉这些人性，才能针对人性来设计营销计划。给产品赋予不同的意义 𐟒Ž 同样功能的商品，有品牌知名度的通常比没有品牌的贵10倍，而有意义的商品会比没有意义的商品贵100倍。大多数人的大脑只会进行简单的计算，对于那些无法估量的意义，他们更愿意出高价。利用人性去触达你的用户 𐟓⊊在所有媒体平台输出内容，触达用户，激发他们的需求，强化痛点，顺应价值计算逻辑。具体可以通过以下三个关键环节：找客户：目标客户在哪些平台？撰写内容：文案是成交最基本的技能。留下引子：从人性的贪婪、懒惰、趋易避难、急于求成中出发，设计方案。结语 𐟌 在这个瞬息万变的时代，大家一定要学会新的销售思维。让客户网络遍及全球，即要有平台思维，积少成多，慢慢扩大影响力，参透人性，学会「骗子思维」。最后，祝大家快速找到自己的客户群体，成为顶级销售高手！

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