闽西职业大学春考大数据技术与应用专业主要是学什么的

2021/03/03 22:15:54 编辑：李老师来源：网络整理手机版挑选专业

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近三年，闽西职业技术学院学生参加技能大赛取得成绩，获全国一等奖4项（行业）、二等奖10项、三等奖6项；省级一等奖12项、二等奖28项、三等奖67项。近三年，毕业生年度就业率始终在95%以上，用人单位满意度在94%以上。

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。回归分析是较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

《金融大数据》

基于作者所在团队多年的研究成果和多家相关金融机构提供的丰富材料，深入阐述了大数据技术在国内外金融领域(包括证券、银行、保险等行业)的典型应用，并对金融大数据未来的发展趋势进行了展望，具有一定的原创性。