手機數據挖礦

㈠ 如何看待手機瀏覽器後台的數據挖掘作用

手機瀏覽器能不能在後台需要手機支持，而不是軟體本身。
瀏覽器要在後台運行需要該手機操作系統支持多任務功能，與軟體本身是沒有直接關系的。現在大部分的智能機都可以實現在多任務、實現軟體可以在後台運行。後台運行稱為多任務操作，即打開一個軟體後再打開另一個軟體，第一個軟體就隱藏在後台運行，不會關閉，只需要通過切換就可以，與目前常用電腦系統是一樣道理。

㈡ 軟體工程方向（數字媒體、數據挖掘、移動開發）選擇

數字媒體 以後可能是做視頻什麼的，移動開發以後做手機軟體開發，數據挖掘一般是演算法工程師，第一個第三個專業性很強，尤其數據挖掘有很多數學上的東西需要學習，你可以理解為做研究演算法的，移動開發近幾年比較火，android ios 都很火，我是干android開發的，一般3年以上能到15k以上薪水。

㈢ 手機客戶端開發，演算法工程師，數據挖掘哪個職位更好

演算法工程師，但是入職門檻很高

㈣ 數據挖掘的前景如何

現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。
應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。
當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

㈤ 數據挖掘、android、j2ee哪個前景好

三個技術的選擇看個人的能力，數據挖掘對個人能力要求較高，android最簡單，無任何相關經驗，社會人員都容易上手，j2ee也差之不多。

其中區別：

• android最容易（需要java基礎）相關人才多，主要應用於移動端，手機，平板APP等;

• j2ee難度居中，相關人才眾多，工作也好找，主要應用於網站的開發；

• 數據挖掘難度最高，人才少，工資高，起步高，不適合無學業，無基礎等社會人員；

相關資料：

android：http://ke..com/subview/1241829/9322617.htm；

數據挖掘：http://ke..com/view/7893.htm；

j2ee:http://ke..com/view/1507.htm;

㈥ 關於小米手機青春版微博轉發數據挖掘是怎麼做到的呢，利用的是什麼原理

@勤娘子 是@哪兒的，能具體點么，我也想看看……

小米不需要水軍就可以有這么高的轉發量，這可以肯定。

㈦ 大數據怎麼學習數據挖掘推薦幾本入門書 – 手機愛問

如果你想學大數據，個人建議你看看《大數據處理之道》這本書，感覺寫得非常好！對目前的幾種大數據方面的技術分析的很透徹，比較全面，能學到很多東
西。。。這本書包括Hadoop, Spark, Storm,
Dremel/Drill等,詳細的分析了各種技術的應用場景和優缺點。。。。

㈧ 數據挖掘中 聚類演算法 數據集在什麼地方獲取的

可以使用UCI上的標准數據集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文顯時文中提到的可以獲得的數據及集

㈨ 如何用數據挖掘的方法做比較准確的用戶畫像

1，人口維度：包含性別、年齡、體重、星座、血型等基本特徵。2，資產維度：收入、學歷、車輛、房產、人脈關系等基本特徵。3，興趣維度：運動、學習等基本特徵。4，消費維度：線上消費、線下消費、品牌粘性、消費偏好等基本特徵。5，位置維度：省份、城市、區域、住址、工作地等基本特徵。6，設備維度：手機終端、電腦終端等基本特徵。

㈩ 移動互聯網的數據挖掘有哪些方面可以研究的

好吧，移動互聯網是一個很龐大的領域，數據挖掘本質是對從海量的數據中獲取信息的演算法，工具，甚至思想的概括性稱呼。那麼移動互聯網的數據挖掘有哪方面可以研究呢，或者說數據挖掘能在移動互聯網中做什麼呢 。可能的種類等於 數據——信息需求——工具演算法的組合，這也太多了吧。如：

APP的下載卸載數據，可以研究應用市場的結構和趨勢，研究產品的好壞或者市場推廣的作用。
APP的使用數據，可以研究人的手機應用偏好，產品使用組合和特徵。

LBS的數據，可以追蹤用戶的行蹤，研究不同人的生活軌跡，進行特徵分類。

各種商業研究，商業智能裡面忽悠的種種美好分析等，大家都可以列舉一大堆了吧……
1.用戶愛用手機上哪些網站，用哪些 app，每天耗費的時間、次數分別是多少？
2.每日電話、簡訊的頻率，時段，人群分布？
以此可以推斷出用戶的性別、年齡、職業、興趣愛好等等關鍵數據，從而可以做精準廣告投放，app數據這一塊友盟走在了國內的前列，我很看好該產品的未來，上哪些網站的數據，uc web和qq瀏覽器應該也收集了很多，都是很有前途的。 電話、簡訊等私密數據，目前只有運營商有，如果你是運營商的數據挖掘，可注重這方面數據。