不要轻易赞数据痕迹会泄露你的隐私社交媒体(微信、微博、脸书等)，朋友圈是维护外界最重要的渠道之一，大部分人都是社交 Media的重度用户。但是，你有没有想过，我们在社交 media上的无意识行为(比如点赞、收藏、上传头像、状态更新、转帖等。)其实都是在深层次的泄露一些秘密和隐私？整理社交 media-3挖掘的一些结果后，你会发现数据、行为痕迹和社交media的组合呈现出无限的机会。
第一，不要轻易夸奖，会泄露你的性格秘密。最近看了一篇文章，很有意思。美国国家科学院院刊(PNAS)最近的一项研究表明，你不应该轻易在社交 网站上赞美它，因为赞美可以揭示你的一些更私人的性格特征。基于社交 网站(比如脸书)上的喜欢，可以计算出你的性格特征(TheBigFive Personality)，算法计算出的结果比你的朋友、同学、亲戚判断的结果更准确。
python是编程语言，数据 挖掘是处理技术，数据挖掘方向，还是建议多学学数学和算法。老男孩的python视频可以看，还是不错的。个人认为，数据 挖掘，要看理论。重点是算法原理，python只是一个实现工具。题目还包括:1。Python 数据 library连接库，比如MySQL连接库的应用，它决定了你的数据来自哪里。
2.Python是一个基础数据计算和预处理的库，包括numpy，scipy和pandas。3.数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者侧重于统计分析。(要知道统计分析和数据 挖掘都是错误的，不能分开使用)4。图形显示库。Matpotlib，这个用的最多。
5、给师弟师妹们学习 数据 挖掘的一些建议向师弟师妹学习的几点建议数据 挖掘看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然和他们有过一些零散的对话，但是不够系统。所以根据自己的经验给出一些学习上的建议-3挖掘。可以根据自身情况具体问题具体分析，供参考。希望在上一届的基础上更深更远。1.研究生院和数据 挖掘基础首先介绍一下大家关心的一些问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关的问题，工作相关的问题，上海户口。
6、为什么要进行 数据 挖掘问题1:为什么要开展-3挖掘并收集客户信息-3挖掘技术在客户关系管理中的典型应用？客户获取客户的传统方式一般是通过大量的媒体广告和传单。这种方法涉及的方面太多，针对性不强，企业投入太大。数据 挖掘技术可以从以往的市场活动中有用数据(主要指潜在客户反应模式的分类)建立数据 挖掘模型。因此，企业可以了解真实潜在客户的特征分类，从而在未来的市场活动中有的放矢，而不是传统的经验猜测。
比如把数据按照不同年龄段整理存放在图书馆的简单动作就是细分。细分让用户从更高的层面观察数据在库中，细分让人们以不同的方式对待不同细分群体的客户。数据 挖掘中的分类、聚类等技术，允许用户根据企业感兴趣的属性，如品类、年龄、职业、住址、偏好等，对数据库中数据的客户进行细分。
7、 数据 挖掘的应用领域有哪些金融、医疗保健、营销、零售、制造、司法、工程和科学以及保险。简介:数据 挖掘，又译作数据勘探，数据挖掘。是数据 library知识发现的一步。数据 挖掘一般指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程。数据 挖掘它通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统和模式识别来实现上述目标。
8、 数据 挖掘的应用有哪些?数据挖掘成功应用的两个关键因素是:一个大而全的数据 pool，以及一个可以根据用户和行为拆分这个数据pool的系统。平时买酸奶的顾客也会用手买两包面包。数据 挖掘目前在国内并不流行，就像屠龙一样；数据 挖掘本身结合了统计学、数据数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是什么新技术。
数据 挖掘应用理由大数据和云计算。比如阿尔法狗后台有几千台运行神经网络算法的计算机，数据初始准备，也称为数据仓库。通常占整个-3挖掘项目工作量的70%左右，前期需要做大量的数据清扫和场地拓展。数据 挖掘、报告呈现只占30%左右；数据 挖掘技术更适合业务人员学习(比技术人员学习业务效率更高)。
