数据挖掘论文？专利文献和学术论文的相通之处

大家好，今天来为大家分享数据挖掘论文的一些知识点，和专利文献和学术论文的相通之处的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 各行各业的数据挖掘与数据分析技术是否相通
2. 想考博，需要几篇文章，哪个学校的数据挖掘专业比较好，求推荐
3. 专利文献和学术论文的相通之处
4. 有哪些能够提升数据分析思路的书
5. spss写论文有用吗
6. 从零开始，如何学习数据挖掘

各行各业的数据挖掘与数据分析技术是否相通

数据挖掘与分析有很重要的三个环节，合理的假设，合适的方法，足够的数据。先说足够的数据，数据不够，无法支撑场景，其他都是白搭。其次是方法，这个是最通用的东西，根据相似场景以及目标，可以复用相似的方法，而且合适的方法与更合适的方法之间往往差距没那么大。最最重要的就是合理的假设，这个就需要了解行业知识，假设结果与哪些特征相关。特征的数量，相关性与准确性往往决定了最终的效果。所以说，技术是想通的，但是想做好一定要了解行业与场景

想考博，需要几篇文章，哪个学校的数据挖掘专业比较好，求推荐

我来回答你的问题，申请博士的条件：

（一）申请人必须为已获硕士学位的人员、应届硕士毕业生（最迟须在入学前取得硕士学位）或获得学士学位6年以上并达到与硕士毕业生同等学历的人员。

（二）申请人应在教学、科研、专门技术领域做出突出成绩，在申请学位的学科领域独立发表过高水平的学术论文，或出版过高水平的专著，其科研成果获得国家级或省部级以上奖励。

（三）具备申请博士学位基本条件的同等学力人员，应当在学位授予单位规定的期限内，向学位授予单位提交以下材料：

1、硕士学位证书；

2、最后学历证明；

3、准备申请博士学位的学位论文；

4、公开发表的有关学术论文，出版的专著，以及科研成果获奖的证明材料；

5、申请人所在单位向学位授予单位介绍申请人的简历、思想政治表现、工作成绩、科研成果、业务能力、理论基础、专业知识和外语程度等方面情况的材料（加印密封）；

6、两位教授或相当专业技术职务专家的推荐书（加印密封），其中至少有一名博士生指导教师。

扩展资料

博士学位授予单位应从以下三个方面认定申请人是否具备博士研究生毕业同等学力水平。

（一）对申请人完成本职工作，在教学、科研、专门技术等方面做出成绩的认定。

（二）对申请人专业理论基础、知识结构及水平的认定。

学位授予单位的学位与研究生教育管理部门应对已经资格审查合格的申请人，按博士研究生培养方案规定的课程组织考试。自通过资格审查之曰起，一年内完成全部课程考试，且成绩合格。未通过课程考试者，本次申请无效。

对于在科学或专门技术上有重要的著作、发明、发现或发展者，经有关专家推荐，学位授予单位同意，可以免除部分或全部课程考试，直接申请参加博士论文答辩。

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专利文献和学术论文的相通之处

专利文献与学术论文分别表现了技术创新与科学研究的新进展,通过专利主体将二者结合进行技术主题演化分析,对进一步发现专利技术与科学研究间的关系有一定的参考意义。

以数据挖掘领域的学术型发明人为纽带,从专利主体-关键词耦合、IPC耦合以及IPC-关键词共现3个角度,提出关联方法并构建研究框架,分析不同时间段下主体、技术及主题多维关联关系的演化,探究数据挖掘领域内专利文献与学术论文的主体、主题关联关系。

有哪些能够提升数据分析思路的书

整理一下目前接触过的有助于提升数据分析思路的书。这些书阅读门槛比较低，不需要非常专业或高深的数学理论，而且和业务问题挂钩，大概能反映实际工作中的分析流程。

1、《如何用数据解决实际问题》点评：以“汽车销售下降”这个问题的分析案例贯穿全书，讲讲数据分析每个步骤需要注意的事项，对于初阶和中阶的数据分析从业者都有较好的指导意义。

2、《统计数字会说谎》点评：借鉴此书的思路不仅可以看数据分析报告里有没有“骚操作”，也可以用来鉴别假新闻或者谣言。

3、《赤裸裸的统计学》点评：一部分的内容和《统计数字会说谎》差不多，还有一部分内容更偏统计学知识，阅读难度不高

4、《精益数据分析》点评：这本书的要点是理解不同业务模式的流程，以及选择合适的指标来评估业务

5、《IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》点评：本书提供了诸多商业分析案例，每个案例的分析思路均按照CRISP-DM流程来分步讲解，非常值得学习

6、《硅谷增长黑客实战笔记》曲卉点评：在业务背景下，数据分析需要怎么去辅助产品运营活动，怎么去建立指标体系，怎么去评估活动的效果；

7、《活用数据：驱动业务的数据分析实战》陈哲点评：这本书主要内容是怎么用数据分析辅助决策，e.g.调查问卷设计、用户偏好分析、品牌建设分析、定价、规模预测、渠道评估等；

8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明点评：以零售下的业务场景，看”人货场“的分析，零售是典型的业务，其中的分析方法、思路也可以用到其他业务场景

9、《Python数据分析与数据化运营》宋天龙点评：这本书的理论和实操都很不错，内容涉及的都是高频的数据分析问题，书的价格也不贵，就内容和性价比而言，可以秒杀市面上大部分数据分析的视频课了

10、《数据化决策》点评：中译本是原书第2版，最新是第3版，书关注的主题就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以选择相应的方法或指标来衡量的，不过，量化的目的并不是计算出精准的数字，而是减少不确定性或优化问题；

11、《解决问题的三大思考工具》点评：这本书基本和数据分析没多大关系，主要内容是涉及到逻辑思考、横向思考、批判思考这3种思考方式，并提供了每种思考方式下细分的思考框架。在作者看来——逻辑思考是是基于现状推导出达到目标的解决方案，横向思考则是聚焦于最终目标同时考虑达到该目标的多种可能性，批判思考则是对目标的再次审核以确定目标背后真正的问题以及这个目标是不是真的目标。

spss写论文有用吗

有用，SPSS全称StatisticalProductandServiceSolutions，即统计产品与服务解决方案，它为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品，功能非常强大。很多硕士研究生和本科生在写论文过程中，通常会用到这款spss统计分析软件来对数据进行分析处理。

从零开始，如何学习数据挖掘

这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。

在学习数据挖掘之前你应该明白几点：

数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。

如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。

学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。二、说说各工作领域需要掌握的技能。

(1).数据分析师

需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如SAS）、SPSS、EXCEL、BI工具等。需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐DavidFreedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《Excel2007VBA参考大全》、《IBMSPSSStatistics19StatisticalProceduresCompanion》等

(2).数据挖掘工程师

需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《Python标准库》、《thinkinginJava》、《ThinkinginC++》、《数据结构》等。

(3).科学研究方向

需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘（Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、LogisticRegression、SVM等)、聚类算法（Kmeans、SpectralClustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员TheRProjectforStatisticalComputing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台–web工程调用hadoop集群。需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence，ICDM等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData，IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering，JournalofMachineLearningResearchHomepage，IEEEXplore:PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson等。可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如SigKDD，Kaggle:GofromBigDatatoBigAnalytics等。可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如ApacheMahout:Scalablemachinelearninganddatamining,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。经典图书推荐：《机器学习》《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《MachineLearning:AProbabilisticPerspective》《ScalingupMachineLearning:ParallelandDistributedApproaches》《DataMiningUsingSASEnterpriseMiner:ACaseStudyApproach》《PythonforDataAnalysis》等。三、以下是个人对数据挖掘岗位的感受

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）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？

数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。

另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

四、成为一名数据科学家需要掌握的技能图

人一能之，己十之；人十能之，己千之。果能此道矣，虽愚，必明；虽柔，必强。与君共勉。

关于数据挖掘论文到此分享完毕，希望能帮助到您。