数据分析师干货|数据分析师都知道什么是数据挖掘，原来这些内容值得注意

什么是数据挖掘？这块的话，经过这三年的摸爬滚打，感触蛮多的。体会比较深的吐槽主要有以下几点：

一个规则搞定了，还用什么算法。

你的准确率怎么这么低?!

你的准确率可以到99%吗?

你的推荐有价值吗?你不推荐客人也会下那个产品的订单的。

帮我做个大数据预测他想要什么?

很多时候，不同的场景对准确率的要求是不同的，所以在一定合理的场景下和业务进行据理力争是必要，不要害怕让业务吐槽，更多的时候管理好他们的预期。

有些场景下，推荐的价值在于『长期复购率』，所以不要每次都盯着ABTest的转化率来说事，让客人的费力度降低也是很有前途和前景的。一个智能的产品会让客人用起来爱不释手，虽然在这一次的转化中没有明显的差别，但是观察长期复购率才能体现价值。特别是要区分：高频和低频产品。频次比较低的产品就特别难体现出短期价值。

什么是数据挖掘？对于这个岗位的技能要求来说，没有要求你一定要从零开始实现所有的算法，现在有很多现成的算法包进行调用。最基本的要求是，你要知道每个场景会用到哪个算法，比如分类场景，常用的分类算法就有LR/RF/Xgboost/ET等等，此外，你还要知道每个算法的有效优化参数是什么、模型效果不好的时候怎么优化。还需要有算法的实现能力，语言方面可以用Scala/python/R/Java等。我们常说：工具不重要，重要的是你玩工具，不是工具玩你。

另外针对有监督式学习算法，算法工程师最好有很好的业务sense，这样在feature设计的时候才能更有针对性，设计的feature才有可能有很好的先验性。

以上就是有关于什么是数据挖掘的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。