互联网和金融 在数据挖掘上究竟存在什么区别?

傻瓜式操作的优点就是使得数据挖掘,入手非常快,较为简单。但是,也存在一些缺陷,即,使得这个挖掘过程变得有点单调和无趣。没办法批量运算模型,也没办法开发一些个性化的算法和应用。用的比较熟练,并且想要进一步提升的时候,建议把这两者抛弃。

(三)较为自由的挖掘工具

较为典型的就是R语言和Python。这两个挖掘工具是开源的,前者是统计学家开发的,后者是计算机学家开发的。

一方面,可以有很多成熟的、前沿的算法包调用,另外一方面,还可以根据自己的需求,对既有的算法包进行修改调整,适应自己的分析需求,较为灵活。此外,Python在文本、非结构化数据、社会网络方面的处理,功能比较强大。

(四)算法拆解和自行开发

一般会利用python、c、c++,自己重新编写算法代码。例如,通过自己的代码实现逻辑回归运算过程。甚至,根据自己的业务需求和数据特点,更改其中一些假定和条件,以便提高模型运算的拟合效果。尤其,在生产系统上,通过C编写的代码,运行速度比较快,较易部署,能够满足实时的运算需求。

一般来说,从互联网的招聘和对技能的需求来说,一般JD里面要求了前三种,这样的职位会被称为“建模分析师”。但是如果增加上了最后一条,这样的职位或许就改称为“算法工程师”。

二、模型的理解:传统的和时髦的

据理解,模型应该包括两种类型。一类是传统的较为成熟的模型,另外一类是较为时髦有趣的模型。对于后者,大家会表现出更多的兴趣,一般是代表着新技术、新方法和新思路。